DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS
BARNA KATALIN
KAPOSVÁRI EGYETEM GAZDASÁGTUDOMÁNYI KAR
2007
KAPOSVÁRI EGYETEM GAZDASÁGTUDOMÁNYI KAR
GAZDÁLKODÁS- ÉS SZERVEZÉSTUDOMÁNYOK DOKTORI ISKOLA Számvitel és Statisztika Tanszék
Doktori Iskola vezetıje:
DR. VARGA GYULA Az MTA doktora
Témavezetı:
DR. SARUDI CSABA A közgazdaságtudományok kandidátusa
Társ-témavezetı:
DR. HORVÁTH JÓZSEF Igazgató, KSH Pécsi Igazgatóság
MÓDSZERTANI LEHETİSÉGEK A MAGYARORSZÁGI RÉGIÓK VERSENYKÉPESSÉGÉNEK MÉRÉSÉRE
Készítette:
BARNA KATALIN
KAPOSVÁR
2007
Édesapám emlékére
Mottó: „A modell túlmutat önmagán, de rámutat arra, ami mellett eltörpül.”
(Pilinszky János: Beszélgetések Sheryl Suttonnal)
TARTALOMJEGYZÉK 1. BEVEZETÉS.................................................................................................. 3 2. A DISSZERTÁCIÓ CÉLKITŐZÉSEI........................................................... 5 3. SZAKIRODALMI ÁTTEKINTÉS ................................................................ 8 3.1. A regionális versenyképesség megközelítése............................................ 8 3.1.1. A fejlıdés és a növekedés értelmezése............................................... 8 3.1.2. A globális-lokális paradoxon............................................................ 10 3.1.3. A regionális versenyképesség értelmezése az Európai Unióban...... 13 3.1.3.1. A versenyképesség általános értelmezése ................................. 14 3.1.3.2. A regionális versenyképesség elıtérbe kerülése az EU-ban...... 18 3.1.3.3. A regionális versenyképesség fogalmának fejlıdése ................ 20 3.1.3.4. A térségi és regionális versenyképesség jelentısége Magyarországon ..................................................................................... 25 3.1.4. A regionális versenyképesség mérése .............................................. 28 3.1.4.1. Mérési lehetıségek .................................................................... 28 3.1.4.2. A régiók tipizálásának lehetıségei ............................................ 35 4. ANYAG ÉS MÓDSZER .............................................................................. 39 5. EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK........................................................ 44 5.1. A bruttó hazai termék alakulása Magyarországon .................................. 44 5.1.1. Országos elemzés ............................................................................. 44 5.1.2. Nemzetközi összehasonlítás ............................................................. 49 5.2. A regionális versenyképességet befolyásoló fı objektív mutatók meghatározása ................................................................................................ 54 5.2.1. A mőködı vállalkozások .................................................................. 57 5.2.2. A népesség és a népsőrőség.............................................................. 63 5.2.3. A közmőolló ..................................................................................... 65 5.2.4. A munkanélküliek aránya ................................................................. 66 5.2.5. A személygépkocsi ellátottság.......................................................... 67 5.3. A regionális versenyképesség fı befolyásoló mutatói és az egy fıre jutó GDP közötti törvényszerőségek feltárása....................................................... 69 5.4. A régiók versenyképességét leíró modell objektív ágának meghatározása ........................................................................................................................ 78 5.5. A regionális versenyképességet befolyásoló fı szubjektív változók meghatározása ................................................................................................ 87 5.5.1. A mőködı vállalkozások .................................................................. 90 5.5.2. Az épített lakások és az ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások
aránya.......................................................................................................... 91 5.5.3. Az élve születések száma ................................................................. 95 5.5.4. A kiskereskedelmi üzletek száma..................................................... 98 5.5.5. A tartós munkanélküliek aránya ..................................................... 100 5.5.6. Lakossági klaszterek lehatárolása................................................... 103 5.6. A regionális versenyképességet befolyásoló fı szubjektív mutatók és az egy fıre jutó GDP közötti törvényszerőségek feltárása ............................... 104 5.7. A régiók versenyképességét leíró modell szubjektív ágának meghatározása .............................................................................................. 106 6. KÖVETKEZTETÉSEK, JAVASLATOK.................................................. 126 7. ÚJ ÉS ÚJSZERŐ TUDOMÁNYOS EREDMÉNYEK .............................. 131 8. ÖSSZEFOGLALÁS ................................................................................... 133 8.1. Magyar nyelvő összefoglalás................................................................. 133 8.2. Angol nyelvő összefoglalás ................................................................... 136 9. KÖSZÖNETNYÍLVÁNÍTÁS .................................................................... 139 10. IRODALOMJEGYZÉK ............................................................................. 140 11. ÁBRÁK JEGYZÉKE ................................................................................. 148 12. TÁBLÁZATOK JEGYZÉKE .................................................................... 149 13. TÉRKÉPEK JEGYZÉKE........................................................................... 151 14. RÖVIDÍTÉSEK JEGYZÉKE..................................................................... 152 15. A DISSZERTÁCIÓ TÉMAKÖRÉBEN MEGJELENT PUBLIKÁCIÓK 153 16. A DISSZERTÁCIÓ TÉMAKÖRÉN KÍVÜL MEGJELENT PUBLIKÁCIÓK ............................................................................................... 156 17. SZAKMAI ÉLETRAJZ.............................................................................. 157 18. MELLÉKLETEK ....................................................................................... 158
2
1. BEVEZETÉS A régiók versenyképessége (regionális versenyképesség)1 a 20. század utolsó évtizedeiben került elıtérbe, amit a világgazdaságban, pontosabban a kontinensek és az országok közötti kapcsolatokban bekövetkezett jelentıs mértékő mennyiségi változások okoztak. Ez a folyamat a globalizáció, amely egyebek között globális versenyt jelent, s a versenyképesség az ebben való sikeres részvételt írja le az egyes országok, régiók esetén. Az utóbbi években a versenyképességi szemlélet különösen az Európai Unióban terjedt el. A Közösség regionális politikája a harmonikus és kiegyensúlyozott területi fejlıdést tőzi ki célul, és a kohézió leghatékonyabb eszközének a régiók versenyképességének javítását tartja. A regionális versenyképesség jelentıségét a háromévenként megjelenı kohéziós jelentések2, valamint a régiókkal célirányosan foglalkozó uniós dokumentumok, a regionális periodikus jelentések3 még inkább kiemelik. A versenyképesség felértékelıdését jelzi az is, hogy a Strukturális Alapok 2000-2006 közötti felhasználására vonatkozó céljai között megjelentek a régiók versenyképességének megerısítésére vonatkozó fejlesztési javaslatok. A 20072013-as tervezési idıszakban pedig a versenyképesség már a növekedéssel és a foglalkoztatással egyenrangú céljává vált a Közösség strukturális politikájának. Az említett dokumentumokból is kitőnik, hogy a 90-es évek elejétıl a versenyképesség, ezen belül a régiók versenyképességének növelése az EU
1
A regionális versenyképesség fogalmát a regionális tudományok jeles képviselıi felváltva – régiók versenyképessége/regionális versenyképesség – megnevezéssel használják (FarkasLengyel, 2001, Horváth 2001b; Lengyel 2003; Lukovics, 2006, Nemes Nagy 2001). Emiatt ezeket a fogalmakat egymás szinonimájaként használom a dolgozatban. 2 1992-ben, Maastrichtban, a Kohéziós Alapok létrehozása mellett a kohéziós jelentések készítésérıl is döntés született. A kohéziós jelentések háromévente jelennek meg és a gazdasági és társadalmi kohézió elérése terén megvalósított elırehaladást illetve a regionális különbségek változásának legfontosabb jellemzıit mutatják be. 3 Az EU regionális periodikus jelentései az EU régióinak aktuális társadalmi-gazdasági helyzetét foglalják össze.
3
jövıbeni gazdasági fejlıdésének kulcsfontosságú tényezıje lett. A gazdasági és társadalmi kohézióval kapcsolatban a 90-es évek közepére kiderült, hogy az uniós pénzügyi támogatásokat célirányosan a régiók versenyképességének javítására kell fordítani, mert ezáltal segíthetı elı legjobban az elmaradott régiók felzárkóztatása, és a régiók közötti fejlettségbeli különbségek csökkentése. A regionális versenyképesség nehezen definiálható fogalom, így a témával foglalkozó
kutatási
dokumentumokban
különbözı
meghatározásokkal
találkozunk. A régiók versenyképességének mérésére használt módszerek is eltérnek egymástól. Ez utóbbiak közül két statisztikai módszert érdemes kiemelni. Az egyik megpróbálja egyetlen mutatóval jellemezni a régiók sikerességét. A mutató elınye a könnyő értelmezhetıség, és a régiók egyszerően kialakítható versenyképességi sorrendje. Hátránya viszont, hogy nem nyújt árnyalt képet a regionális versenyképesség összetevıirıl. A másik elterjedt módszer több mutatót vesz figyelembe, ezért árnyaltabb képet ad a vizsgált témáról.
Több
mutató
esetén
viszont
nehéz
könnyen
értelmezhetı
versenyképességi sorrendet felállítani. Az EU-ban és a fejlett országokban a regionális kutatások a többmutatós módszert alkalmazzák. Önmagában, azonban egyik módszer sem ad pontos képet a régiók versenyképességérıl, mert vagy az értelmezhetıséget vagy a versenyképesség összetevıinek hatásvizsgálatát helyezi elıtérbe. A fentiekbıl eredeztethetı egy olyan módszer kidolgozása iránti igény, amely a két módszer elınyeit ötvözi. Lehetıvé teszi, hogy több rész-mutatóból egyetlen mérıszám legyen kialakítható, és egy jól átlátható regionális versenyképességi sorrendet lehessen megállapítani. További igény az is, hogy a kidolgozott módszer legyen alkalmas a régiók mellett a megyék, a kistérségek és a települések versenyképességének mérésére. A disszertációban a fenti igényeknek megfelelı mérıszám kidolgozása, valamint regionális és megyei szintő alkalmazhatósága kerül bemutatásra.
4
2. A DISSZERTÁCIÓ CÉLKITŐZÉSEI Az Európai Unió (EU) az egy lakosra jutó bruttó hazai termékkel4 (GDP/fı) méri a régiók versenyképességét. A GDP kizárólag objektív, valós tényadatokra támaszkodik, tehát tisztán ökonómiai szemlélető. Ennél fogva nem veszi figyelembe azokat a szubjektív tényezıket, amelyek a régióban élı lakosság számára
a
versenyképesség
szempontjából
fontosak.
A
regionális
versenyképesség tehát komplexebb fogalom mint a régiók gazdasági versenyképessége.
Térségi
szempontból
ugyanis
akkor
beszélhetünk
versenyképes régióról, ha az nemcsak gazdasági, hanem társadalmi és területi szempontból is meg állja a helyét, azaz többek között vonzza a vállalkozásokat, jó a régió közbiztonsága, a lakosság életminısége stb. egyszóval jó ott élni. Ismereteink szerint még nem született olyan versenyképességi mérıszám, amelybe mind az objektív, mind a szubjektív tényezıket (lakossági értékítéleteket)
egyszerre
bevonták
volna.
Természetesen
ez
nem
a
mérıszámokat kidolgozó szakemberek hibája, hiszen eddig nem volt igény egy egységes, a gazdasági és társadalmi tényezıket egyaránt figyelembe vevı komplex versenyképességi mérıszám (nevezhetjük modellnek is) kialakítására. Az eddigiekben vázoltak alapján a kiinduló feltételezésem az, hogy a regionális versenyképesség mérésére egyetlen mutatószám nem elég, mert csupán a teljesítményadatokkal számol. A versenyképesség teljesebb körő komplex méréséhez, meg kell határozni, és alkalmazni kell azokat a tényezıket, amelyek a lakosság véleményét is figyelembe veszik.
4
A mutató az adott területi egységben, bizonyos idıszak, általában egy év alatt megtermelt és végsı felhasználásra kerülı termékek, és szolgáltatások mennyiségét és/vagy értékét jelenti
5
A disszertáció célkitőzései – a hipotézis alátámasztására – az alábbiak: 1. A regionális versenyképességet leginkább befolyásoló gazdasági és társadalmi mutatók meghatározása, azok elemzése, illetve egy modellbe történı sőrítése matematikai-statisztikai módszerek alkalmazásával. 2. Olyan mutatószámrendszer kidolgozása, amely a gazdaságiak mellett a társadalmi (szubjektív) tényezıket is figyelembe veszi, és nem csak a régiók versenyképességének mérése alkalmas, hanem megyei, kistérségi és települési szinten is használható. Egyúttal a megalkotott modell segítségével versenyképességi sorrend állítható fel a régiókon túl a megyék, a kistérségek és a települések között is. 3. A regionális versenyképességi mutatószám alapján a régiók csoportosítása abból a célból, hogy a különbözı régiótípusokra ajánlások legyenek tehetık bizonyos tipikus stratégiai fejlesztési irányok meghatározására, a regionális versenyképesség javítása érdekében.
A célkitőzések megvalósítása érdekében az alábbi kérdésekre kerestem választ: − Milyen adatbázis szolgáljon alapul a regionális versenyképességet leginkább befolyásoló mutatók meghatározásához? − Milyen változókat vonjak be a versenyképességi modellbe és milyen szempontok mérlegelésével szőkítsem a modell változóinak körét? − Hogyan oldjam fel a modellbe szereplı változók mértékegységeinek különbözıségébıl adódó összehasonlíthatósági problémákat, valamint milyen tényezık segítségével határozzam meg az egyes változók fontosságát kifejezı súlyokat? − Hogyan,
milyen
módszer
alkalmazásával
vegyem
figyelembe
és
számszerősítsem a lakosság véleményét? − Dinamizálható-e a modell, s ha igen, milyen módszerek használhatók fel erre a célra? 6
− Milyen kritériumok alapján tipizálhatók a régiók? A kutatás során igyekszem ráirányítani a figyelmet arra, hogy a régiók versenyképességének mérésekor rendkívül fontos az indikátorok kiválasztása. Olyan indikátorokat célszerő használni, amelyek a szokásos adatgyőjtés során megbízhatóan rendelkezésünkre állnak, illetve könnyen értelmezhetık. Terveim szerint a disszertációban rávilágítok arra is, hogy a területi elemzésekbıl árnyaltabb következtetéseket vonhatók le akkor, ha az elemzések kiindulópontjaként a településszintet választjuk és innen „építkezünk” felfelé, egészen a regionális szintig, nem pedig fordítva. Ez abból a szempontból elınyös, hogy ily módon a következtetések kiterjeszthetık az országnál vagy régiónál kisebb területi szintekre is.
7
3. SZAKIRODALMI ÁTTEKINTÉS
3.1. A regionális versenyképesség megközelítése 3.1.1. A fejlıdés és a növekedés értelmezése A területfejlesztésben fontos szerepe van a fejlıdés és a gazdasági növekedés megkülönböztetésének, mert a mindennapi szóhasználatban, e két fogalom gyakran egymás szinonimájaként kapcsolódik össze. Emiatt fontosnak tartom az említett fogalmak pontosítását. Samuelson és Nordhaus (1990) Közgazdaságtan címő könyve a fejlıdést és a növekedést egyenlıvé teszi. A növekedés azonban mennyiségi változást jelent, míg a fejlıdés minıségi kategóriaként értelmezhetı. Nemes Nagy (1998) véleménye szerint fejlıdésrıl csak akkor beszélünk, amikor a változáshoz értéktartam is párosul. A növekedéstıl az különbözteti meg, hogy, míg a növekedésben a mértékek, addig a fejlıdésben az értékek változnak. Az alábbi halmazábra a növekedés és a fejlıdés fogalmának kapcsolatát szemlélteti:
Fejlıdés
Növekedés
1. ábra: A fejlıdés és a növekedés kapcsolata Forrás: Dabóczi, 1998a.
A fejlıdés és a növekedés halmazai – habár közös metszettel rendelkeznek – nem fedik át egymást. Ennek okán fordul elı az, hogy lehetséges növekedés fejlıdés nélkül (pl. a nagyvárosok körül kialakuló nyomornegyedek), és fejlıdés növekedés nélkül (pl. emberi test). Az 1. ábrán szaggatott vonal jelöli, hogy a
8
fejlıdésnek
elvileg
nincsenek
korlátai,
csak
akadályai,
amelyek
megszüntethetık vagy áthidalhatók (pl. egyes társadalmi-gazdasági rendszerek akadályozhatják az emberhez méltó életet). A fejlıdést továbbá az is megkülönbözteti a növekedéstıl, hogy míg a növekedést gyorsítani, addig a fejlıdést csak elısegíteni, támogatni lehet (Dabóczi, 1998a).
Fejlıdés és fejlesztés Madarász (2000) úgy tekint a fejlıdésre és fejlesztésre, mint amik alapvetıen az emberi élet gazdasági alapjait érintik. Azt tartja valódi fejlıdésnek, ami az emberi élet valamennyi területére kedvezı befolyást gyakorol. A fejlıdés fogalma mindamellett értéke(ke)t hordoz, ugyanis az, hogy az emberek mit tartanak fejlıdésnek, visszafejlıdésnek, illetve elmaradottságnak nagymértékben értékrendszereiktıl függ. A fejlesztés a fejlıdéssel szemben olyan tevékenység, amely fejlıdést eredményez.
Regionális fejlıdés és növekedés A
regionális
fejlıdés
tudományos
értelmezésével
számos
kutató
foglalkozott. Lackó (1987) szerint a területi fejlıdés magában foglalja az ország egészére, részeire és az egyes településekre jellemzı változásokat, valamint a közöttük lévı kapcsolatokat. Laczkó meghatározásában nem jelenik meg az értékek változása, viszont hangsúlyosan szerepelnek a fejlıdés gazdasági-, társadalmi- és környezeti összetevıi. Enyedinek (1996) az az álláspontja, hogy a regionális fejlıdés az életkörülmények és az életminıség javulását is magában foglalja. Lengyel és Rechnitzer (2004) a regionális dimenzióban mért fejlıdés alatt olyan szerkezeti változásokat értenek, amikor a regionális gazdaság minıségi feltételei megváltoznak. Értelmezésük szerint fejlıdésnek tekinthetı az a minıségi átalakulás is, amelynek révén a regionális gazdaság mőködési körülményei javulnak, annak versenyképessége növekszik. Összességében tehát
9
a fejlıdés a gazdasági szerkezet és a gazdaság mőködését szolgáló feltételrendszerek (képzési szerkezet, infrastruktúra állapota, közszolgáltatások kapacitása) minıségi átalakulását jelenti. A növekedés olyan mennyiségi változás, amelynek négy alapvetı tényezıje a népesség, a természeti erıforrások, a tıkeállomány (hazai és külföldi), és a technológia (2. ábra). A növekedés jellege és mértéke az alkotóelemektıl függ, amelyek
mennyiségi
átrendezıdéseket
hoznak
változásainak létre
a
sorozata
regionális
együttesen
gazdaságban.
minıségi Így
annak
versenyképessége javul, kibocsátásainak szerkezete változik, jövedelemtermelı képessége emelkedik, ami egyben az ott élı és dolgozó emberek életkörülményeit is kedvezıbb irányba változtatja (Lengyel – Rechnitzer, 2004).
Természeti erıforrások
Népesség
Technikai haladás, innovációk
Tıkeállomány
2. ábra: A regionális növekedés tényezıi Forrás: Samuelson-Nordhaus, 2000.
3.1.2. A globális-lokális paradoxon A globalizáció jelentıs hatást gyakorol a kereskedelmi és tıkekapcsolatokra, a külföldre telepített leányvállalatok számának növekedésére, a spekulatív pénzügyi tranzakciók elterjedésére, és elısegíti egy új típusú nemzetközi munkamegosztás kialakítását. (Berend, 2004). A globalizáció következtében 10
olyan új pénzügyi-, gazdasági rendszer jön létre, amely megköveteli a szabad tıkeáramlást és a transznacionális vállalatok szabad mozgását (Beszteri, 1998). A
globalizáció
szülte
jelenségek
erıteljesen
befolyásolták
a
nemzetgazdasági, és az interregionális terek átrendezıdését. Ebben a folyamatban különösen hét tényezı megjelenése játszik fontos szerepet a területi fejlıdésben: a pénzpiacok növekvı koncentrációja; a tudásigényes rendszerek térhódítása; a technológia transznacionalizálódása, a globális oligopóliumok terjedése; a transznacionális gazdasági diplomácia megerısödése és a globalizálódó államhatalom intézményeinek fejlıdése; a világmérető kulturális csere, a meghatározott térhez nem köthetı kulturális jegyek; a rugalmassá váló áramlási terek, valamint a termelési és a szolgáltatási hálózatok világméretekben történı szabadon szervezıdése (Horváth, 2001a). Az említett tényezık kölcsönhatásának eredményeként született meg az Európai Unió is, amelynek egyik alapvetı célja az integrációban résztvevı országok globális mozgásterének minél nagyobb mértékő kibıvítése. Az integráció globalizációs hatásai nem egy meghatározott szinten jelentkeznek, hanem a komplex és intenzív koordináció által jellemzett kül- és belkapcsolatokban, a helyitıl a regionálison keresztül, a nemzetin át a globálisig terjedı “színtereken” alakulnak ki (Gergely, 1998). A gazdasági folyamatok nagyfokú
egységesülésének
következtében
az
egyik
legerıteljesebben
jelentkezı irányzat a lokalizáció felerısödése. Ennek során a helyi nemzetgazdaságok és a gazdaságpolitikát irányító kormányzati intézmények befolyása relatíve leértékelıdik, míg a régiók és a nagyvárosok szerepe jelentısen növekszik (Lengyel, 2003). A
globalizáció
hatásaira
a
régiók
különbözıképpen
reagálnak,
adottságaiktól és alkalmazkodási stratégiáiktól függıen a globalizációnak lesznek nyertesei, illetve vesztesei. A különbözı stratégiák az egységesülı gazdasági folyamatokhoz való alkalmazkodás mellett az elkülönülést és a regionális identitást is erısítik, amely változó mértékben ugyan, de a régiók
11
teljesítıképességének növeléséhez is hozzájárul (Perulli, 1998). A globalizációval szemben a lokalizáció tulajdonképpen a szubszidiaritási és a partnerségi elv megvalósulását jelenti, azaz a lehetı legtöbb döntést helyi szinten kell meghozni, és csak azon döntéseket kell magasabb szintre helyezni, amelyek
feltétlenül
szükségesek.
A
szubszidiaritás
tehát
nemcsak
a
decentralizált rendszerek szervezıdésének elvét, hanem egyben sajátos társadalompolitikát is jelent (Gergely, 1998). A lokalizáció jelentıségét növeli, hogy a gazdasági tevékenységek térben zajlanak és a tartós vállalati versenyelınyök
is
földrajzilag
koncentrálódnak.
Ezért
a
vállalati
versenyelınyöket összpontosító lokális üzleti környezet fejlesztése fontos eleme kell legyen az egyes területi egységek fejlesztési stratégiáinak. Mindemellett a lokalizáció erısíti a társadalmi kohéziót, elısegíti a fenntartható helyi közösségek kialakulását, ezáltal mintegy támogatja a helyi gazdaságok újjáéledését (Buday-Sántha, 2000). A lokalizáció ugyanis képes növelni a közösségek összetartó erejét, javítja a megélhetési lehetıségeket, csökkenti
a
jövedelmi
különbségeket,
valamint
erısíti
a
társadalmi
gondoskodást és a környezet védelmét (Hines, 2000). A lokalizáció eredményeként
olyan
új
„szociális
gazdaság”
jelenik
meg,
amely
együttmőködésre kötelezi a társadalmi és gazdasági, a helyi, a regionális, az országos és a nemzetek feletti szinteket és közszereplıket (Szilágyi, 1998). A területfejlesztésnek a lokalizáció jelentıségét hangsúlyozó új felfogása a jövıben minden bizonnyal fontos tényezı lesz a területi egyenlıtlenségek mérséklıdésében, illetve enyhülésében (Horváth, 2001a). A lokalizáció és a globalizáció látszólag egymásnak két teljesen ellentmondó folyamat. Valójában azonban a lokalizáció egy olyan gazdasági törvényszerőség, amely a tudásalapú gazdasághoz kötıdik, így jelen van a legtöbb fejlett országban. Mindebbıl pedig az következik, hogy a globalizáció és a lokalizáció egyazon gazdasági-társadalmi folyamat két vetülete (Lengyel, 2003). A 3. ábra azt mutatja, hogy a globalizáció és a lokalizáció nem egymást
12
kizáró, hanem egymást feltételezı fogalmak, tehát minden globálisnak a lokalitásban kell léteznie. A nemzetek, régiók és városok teljesítményében jelentıs különbségek vannak.
A piaci verseny egyre inkább globálissá válik. A vállalatok közötti verseny globális versenystratégiákon alapul.
A világ vezetı vállalatainak gyakran csak néhány országban, térségben, településen vannak kulcsrészlegei.
A globális versenystratégiák átlépik a régiók és a nemzetek határait.
Bármelyik globális vállalat hazai bázisa egyértelmően megadható, viszont a tulajdonosok országa nem mérvadó.
Globális verseny és piac
Regionális/lokális specializáció, a versenyelınyök forrásai lokálisak.
3. ábra: A globális-lokális paradoxon fontosabb jellemzıi Forrás: Süli-Zakar, 2003.
A fentiekben vázolt összefüggések és a 2. ábra alapján az a következtetés vonható le, hogy a globalizáció nem a hazai gazdasági bázisra vagy a származási országra, hanem a mőködési helyszín megválasztására figyel. Véleményem szerint a globalizáció egyre növekvı kihívást jelent a vállalkozóknak. Erısebb szakosodásra készteti ıket, növeli függısségüket a szállítóktól, a szolgáltatóktól és a támogató intézményektıl. Ezzel egyidejőleg függı viszonyba kerülnek azzal a területi egységgel illetve régióval, ahová települtek, illetve ahol mőködnek. Ez pedig azt jelenti, hogy a telephely megválasztásában csökken a döntési szabadságuk, mert a hatékonyabb (versenyképesebb) mőködésük érdekében mind inkább erıs gazdasági bázissal rendelkezı mezo-térséget kell keresniük.
13
3.1.3. A regionális versenyképesség értelmezése az Európai Unióban 3.1.3.1. A versenyképesség általános értelmezése Az Európai Uniót létrehozó 1992 évi Maastrichti Szerzıdés óta a versenyképesség kulcsfogalommá vált. A globalizáció felerısödésével a verseny korábbi feltételei megváltoztak és a versenyképesség meghatározását illetıen is több elmélet született. Ez a fejezet a különbözı elméletek szerinti versenyképességi fogalmakat mutatja be. Hétköznapi értelemben a versenyképesség a piaci versenyben való helytállás, a sikeresség szinonimájaként fordul elı mind az országok, mind a régiók, mind a vállalatok esetében. Gazdaságpolitikai értelemben versenyképesség alatt egyre inkább egyes vállalatok, ipari/ágazatok versenyképességét értik, és többféle megközelítési módot használnak. Az egyik elméleti megközelítési mód a keresleti és kínálati oldal versenyképességének vizsgálatára irányul. Az elmélet szerint a keresleti (piaci) oldalon a hasonló és magas fejlettségő gazdaságok közötti kereskedelem kibontakozásának van nagy jelentısége, míg a kínálati (termelési) oldalon a nyereség illetve a piaci részesedés növelését segítı minél alacsonyabb fajlagos költségek állnak (Török, 1996). A másik elmélet a versenyképesség statikus és dinamikus megközelítésébıl, pontosabban a nemzetek, ágazatok és vállalatok abszolút, illetve komparatív elınyeibıl indul ki. Cockburn és szerzıtársai (1998) statikus elmélete szerint egy nemzet, egy ágazat vagy egy vállalat addig fogja növelni termelését és eladását, amíg az jövedelmezı a számára. Sachwald (1991) a versenyképesség dinamikus felfogását vallja, ami alatt valamely termék minél nagyobb piaci részesedésének megszerzésére és megırzésére való képességet érti. Az ágazatok versenyképességének összehasonlításában az árak is fontos szerepet játszanak. Heinrich és szerzıtársai (1999) az átlagköltségek és az
14
árbevételek összehasonlításával elemezték a mezıgazdaság versenyképességét. A nemzetközi versenyképesség mérésére Tsakok (1990) a DRC (Domestic Resource Cost, hazai erıforrás-költség hányados) mutatószámot alkalmazta, amely a hazai termék elıállításához szükséges elsıdleges erıforrások (föld, tıke, munkaerı) felhasználásának költségeit az általuk létrehozott hozzáadott érték nagyságához viszonyítja. A DRC mutató a hazai agrár közgazdasági kutatásokban is bevezetésre került (Borszéki et al, 1986). Közgazdasági értelemben a versenyképesség a globális verseny feltételei között fenntartható endogén gazdasági növekedést és annak meghatározó tényezıit jelenti (Dunford et al., 2001). E szerint a gazdasági szereplık közötti verseny három altípusa figyelhetı meg: A munkavállalók versenye, amely a munkahelyekért zajlik a munkaerıpiacon. A vállalatok közötti verseny, az erıforrásokért, a piaci részesedésért és a profitért zajlik. A területi egységek versenye alatt a városok, régiók és országok közötti verseny
értendı,
amelynek
célja
a
lakosság
jólétének
az
értelmezése
és
életszínvonalának emelése (Siebert, 2000).
A
versenyképesség
elızıekben
bemutatott
különbözı
megközelítési módjai bár tartalmilag jól elhatárolhatók, azonban magának a fogalomnak a definiálása viták sorozatát váltotta ki. A következıkben néhány alapvetıen fontos versenyképességi fogalmat tekintek át. Az USA ipari versenyképességgel foglalkozó bizottsága az alábbiak szerint definiálta a versenyképesség fogalmát: „Egy nemzet versenyképessége annak fokmérıje, hogy a tökéletes versenyfeltételek mellett mennyire képes a világpiacon (is) eladható terméket és szolgáltatásokat létrehozni, miközben az ország állampolgárainak reáljövedelme nı” (Rapkin-Avery, 1995, pp.78.). Török (1999) és Lengyel (2000) megközelítésében a versenyképesség a
15
piaci pozíció megszerzésére, megtartására és javítására való hajlamot, üzleti sikerességet jelenti, és egyaránt használatos a vállalatok, a régiók és az országok esetében. A közgazdaságtudomány elméleti irányzatának képviselıje Krugman (1991) a nemzetközi gazdaság mőködésének vizsgálatából azt a következtetést vonta le, hogy a versenyképességben lévı eltérések megértéséhez a regionális növekedésben megfigyelhetı különbségek elemzésére célszerő összpontosítani. A globális vállalatok versenyelınyeit elemezve Porter (1998) a regionális bázis növekvı szerepére hívta fel a figyelmet: „..a globális gazdaságban gyakran erısek és(?) lokálisak a tartós vállalati versenyelınyök, amelyek a magasan specializált szakértelem és tudás, az intézmények, a versenytársak és az igényes vásárlók földrajzi koncentrációjából származnak az ország egy adott részén vagy régiójában.” Az USA-ban és az OECD5 bizottságaiban lezajlott „versenyképességi vita”, eredményeként konszenzus alakult ki arról, hogy a versenyképesség tulajdonképpen a termékek és szolgáltatások értékesítési képességének javulása a nyílt versenypiacokon. Az OECD szerint a versenyképesség „...vállalatok, iparágak, régiók, nemzetek és nemzetek feletti régiók képessége relatíve magas tényezıjövedelem és relatíve magas foglalkoztatási szint létrehozására egy fenntartható bázison, miközben a nemzetközi versenynek tartósan ki vannak téve” (OECD, 1997.pp.207. A dokumentum egy másik értelmezése a regionális politika szempontjait emeli ki, amely szerint a versenyképesség az endogén fejlıdés felgyorsítását jelenti, elsısorban a helyi vállalkozások támogatásával és innovációs potenciáljuk megerısítésének segítségével (Horváth, 2001b). A versenyképesség egységes fogalmát elıször részletesen az EU hatodik periodikus regionális jelentésében határozták meg: „vállalatok, iparágak, 5
Organization for Economic Co-operation and Development; Gazdasági Együttmőködési és Fejlesztési Szervezet
16
régiók, nemzetek és nemzetek feletti régiók képessége relatíve magas jövedelem és relatíve magas foglalkoztatottsági szint létrehozására, miközben a nemzetközi (globális) versenynek ki vannak téve” (CEC 1999a, pp.75.). Ez a megközelítés tehát a globális versenybıl indul ki és fıleg a tényezı jövedelmekre koncentrál. Az Európai Versenyképességi Jelentés6 ötödik kiadása (2001) két kérdésre, az információs és kommunikációs technológiákra valamint az innováció szerepére koncentrál. A jelentésben a versenyképesség: „a gazdaság azon képessége, amely az ott élı népességnek magas és növekvı életszínvonalat nyújt és magas foglalkoztatottsági szintet egy fenntartható bázison”. A jelentésben az életszínvonalat az egy fıre jutó GDP-vel mérik, azaz a gazdasági növekedésre vezetik vissza a versenyképességet (CEC, 2001b, pp.19.). A közgazdászok fıleg a termelékenységet és a növekedés ütemét tartják a versenyképesség lényegének, azonban a gazdaság- és társadalompolitikával foglalkozók – többek között az OECD és az EU különbözı testületei – a magas szintő foglalkoztatottságot is hangsúlyozzák, amely egyrészt a munkaerıbázis hasznosítását teszi lehetıvé, másrészt pedig hozzájárul az életszínvonal emelkedéséhez (Farkas-Lengyel, 2001). Magyarországon az egységes (sztenderd) versenyképesség fogalmát Lengyel (2000) vezeti be, amit olyan komplex fogalomnak tart amely bármely gazdasági
alapegységre
értelmezhetı.
Felfogása
szerint
az
egységes
versenyképesség mérhetı közgazdasági kategória, melynek két fı összetevıje van: a relatíve magas jövedelem és a foglalkoztatottság magas szintje. Magának a kategóriának csak akkor van jelentısége, ha azt nemzetközi szintéren (piacokon) használjuk. Lengyel meghatározásához véleményem szerint két megjegyzést kell tenni: egyrészt célszerő a jövedelem megoszlását is vizsgálni a fı termelési tényezık tulajdonosai között, másrészt érdemes foglalkozni a
6
Az „Éves Versenyképességi Jelentések” az EU által évente kiadott, a versenyképesség mérésére és módszertanára vonatkozó dokumentum. Elsısorban közgazdaságtani és gazdaságpolitikai szempontból vizsgálja a versenyképességet.
17
foglalkoztatás szerkezetével és a munkaerı minıségével is. A fentiekben ismertetett – sokszor egymásnak is ellentmondó – elméletek és álláspontok áttekintésébıl összességében az a következtetés vonható le, hogy a versenyképesség legfontosabb három elemének a piaci versenyben történı helytállást, valamint a relatíve magas jövedelemi és foglalkoztatottsági szint létrehozására való képességet célszerő tekinteni, mégpedig olyan körülmények között, amikor a versenyképesség hordozói (vállalatok, iparágak, régiók, nemzetek, nemzetek feletti régiók) a nemzetközi (globális) versenynek vannak kitéve. A versenyképesség tehát azt tükrözi, hogy egy adott ország mennyire képes a világpiaci versenyben is helytálló termékek termelésére az ország lakói jólétének növelése mellett. 3.1.3.2. A regionális versenyképesség elıtérbe kerülése az EU-ban Az 1957-ben aláírt Római Szerzıdésben egyik legfontosabb tétele, hogy a nyugat-európai integráció nem képzelhetı el a regionális különbségek mérséklése, azaz a gazdasági és szociális kohézió erısítése nélkül. Az egyes területi egységek közötti fejlıdésbeli differenciák nagymértékben akadályozzák az áruk, a szolgáltatások, a tıke és a munkaerı szabad áramlását, azaz a „négy szabadság” érvényesülését (CEC, 1957). A szerzıdés aláírásakor még nem létezett közösségi szintő regionális politika. Ekkor a Közösség még kizárólag a gazdasági növekedéstıl várta a területi kiegyenlítıdést. Ennek ellenére – az alapító szerzıdés alapján – a Közösség tagországai feladatuknak tekintették a gazdasági
tevékenységek
harmonikus
fejlıdésének,
a
folyamatos
és
kiegyensúlyozott növekedésnek, valamint az életszínvonal növekedésének biztosítását (Sarudi, 2003). Az 1960-as években egyértelmővé vált, hogy a célokkal ellentétben a területi különbségek tovább növekedtek a fejlett és fejletlen régiók között. Ezekre a folyamatokra a tagállamok olyan önálló regionális politikával, sajátos problémáik alapján kialakított cél- és eszközrendszerrel reagáltak, amelyek
18
esetenként sértették a közös versenypolitikát. Az 1970-es évek elején ezért három okból is fontossá vált egy közösségi szintő regionális politika kialakítása: −
A vámunió létrejötte (1969) robbanásszerő növekedést váltott ki, amely azonban erıteljesen növelte a meglévı területi különbségeket.
−
A gazdasági és monetáris unió megvalósításáról szóló Werner terv (1970) a gazdaságpolitikák
összehangolását
tette
szükségessé,
amelynek
eredményeképpen született meg az elsı regionális támogatásokat szabályozó direktíva is (www. nfh. hu/index.2.htm). − A Közösség bıvítésének elıkészítésekor kiderült, hogy a területi különbségek tovább fognak növekedni, hiszen a csatlakozó országokban (Egyesült Királyság, Írország, Görögország) az alapítókhoz képest még jelentısebbek a régiók közötti fejlettségbeli különbségek. Következésképpen ezek mérséklése nélkül a gazdasági integráció csak súlyosbíthatja a már eredetileg is elmaradott és periférikus régiók helyzetét (Kengyel, 2002).
Fenti problémákra tekintettel a Közösség fokozatosan önálló regionális politikát alakított ki. Az igazi áttörést az 1986-ban elfogadott Egységes Európai Okmány (SEA) jelentette, ami a regionális politikát is közösségi szintre emelte, és beillesztette a Római Szerzıdés rendelkezései közé a „gazdasági és szociális kohéziót” (CEC, 1986). A SEA a regionális politika mellett a költségvetést is átalakította, és külön forrást hoztak létre a regionális egyenlıtlenségek kezelésére. A Maastrichti Szerzıdéshez a regionális politika megújítása mellett egyben a monetáris unióhoz vezetı lépcsıket is meghatározta (CEC, 1991). A regionális politika általános céljait a fenntartható, kiegyenlített és hosszú távú gazdasági és szociális fejlıdés biztosításában, a belsı határok nélküli tér megjelölésében és a szociális kohézió erısítésében jelölte meg. A szerzıdés keretében, a gazdaságilag kevésbé fejlett tagországok felzárkóztatása és teljesítıképességük növelése céljából létrehozták a Kohéziós Alapot, illetıleg
19
jelentısen megemelték a strukturális kiadások mértékét (Council of the EEC, 1993a). Újabb átfogó változásokat az 1997. július 16-án nyilvánosságra hozott AGENDA 2000 címő dokumentum hozott. Az AGENDA 2000 a gazdasági növekedés és a világgazdasági versenyképesség erısítését és a foglalkoztatási helyzet javítását fogalmazta meg fontos feladatként, illetve tartalmazza a regionális politika átalakítására vonatkozó javaslatokat is (European Comission, 1997a; European Council, 1999). A 2007-2013-as költségvetési idıszakban a regionális versenyképesség javítása, mint második fı stratégiai cél („regionális versenyképesség és foglalkoztatás”) még erıteljesebben érvényesül. Ahhoz, hogy az Európai Unió a világ legversenyképesebb térségévé váljon, modern és hatékony gazdaságra van szüksége. 2000-ben Lisszabonban az EU politikai vezetıi új célt tőztek ki az EU számára: az Uniót egy évtizeden belül a világ legversenyképesebb és legdinamikusabb olyan tudásalapú gazdaságává kell tenni, amely több és jobb munkahely teremtésével és nagyobb szociális kohézióval képessé válik a növekedés fenntartására (Presidency Conclusions, 2000, pp.1-3.). Az
Európai
Tanács
évente
felülvizsgálja
a
lisszaboni
stratégia
megvalósításában elért eredményeket. A 2004-es felülvizsgálatkor kiderült, hogy az EU nemcsak lassan haladt a célokhoz vezetı úton, hanem valójában távolabb is került tılük. Ennek eredményeképpen a stratégia céljait 2005-ben aktualizálták, amelyek így a versenyképesség erısítésére, az évenkénti legalább 3 százalékos gazdasági fejlıdésre, valamint a foglalkoztatás javítására koncentrálnak. 3.1.3.3. A regionális versenyképesség fogalmának fejlıdése Annak ellenére, hogy a harmonikus és kiegyensúlyozott területi fejlıdést célzó regionális politika az Európai Unióban többször is megreformálásra került, a Közösség az 1990-es évek elejétıl a régiók versenyképességének javítását tartja
20
a kohézió leghatékonyabb eszközének. A
regionális
versenyképesség
fogalmának
tisztázása
során
eltérı
vélemények ütköztek. Közel húsz éven keresztül – az 1980-as évek elejétıl az 1990-es évek végéig – arról folyt a vita, hogy az országok, illetve a régiók esetén beszélhetünk-e egyáltalán területi versenyrıl, és ha igen, akkor az milyen közgazdasági kategóriákkal írható le (Süli-Zakar, 2003). A versenyképesség EU-n belüli értelmezésével kapcsolatban döntı jelentıségő
és
napjainkig
érezhetı
hatást
gyakorol
a
növekedés,
a
foglalkoztatottság és a versenyképesség alapkérdéseit áttekintı és a 21. sz. kihívásait rendszerezı 1993. évi Delors-jelentés (Fehér Könyv). A jelentés leszögezi, hogy egy régió vagy ország akkor lesz tartósan versenyképes, ha magas gazdasági növekedés mellett elegendı munkahelyet tud biztosítani (CEC, 1993). Ez pedig akkor érhetı el, ha a gazdaság és a hatóságok: elsısorban a tudásbázisú gazdasághoz kapcsolódó versenyelınyöket hasznosítják, elısegítik az európai vállalatok globális versenyben történı helytállását, elımozdítják az egyes iparágak fenntartható fejlıdését és csökkentik a keresletre való reagálási idı késését. A
Fehér
Könyvvel
egyidıben
készült
el
a
régiókról
szóló
„Versenyképesség és kohézió: trendek a régiókban” címő jelentés, amely megfogalmazza a regionális versenyképességet befolyásoló négy legfontosabb tényezıt. Ezek az infrastruktúra és humán erıforrás, régión kívüli, a régiókba beáramló tıke, kutatási és technológiai fejlesztés szerepe, és a perifériális helyzet (CEC, 1994). Az 1996-ban közreadott elsı kohéziós jelentés az Egységes Európai Okmány 130/a cikkelyében szereplı „harmonikus fejlıdés” fogalmából indul ki, amely a különbözı régiók fejlettségbeli különbségeinek és a hátrányos helyzetben lévı régiók elmaradottságának mérséklését tekinti célnak. A jelentés kiemeli, hogy az elmaradott régiók versenyképességének javítása a gazdasági és
21
társadalmi kohézió erısítésének és az egységes belsı piac eredményes mőködésének alapfeltétele (Süli-Zakar, 2003). A jelentés három prioritást jelölt meg a kohézió erısítése és az elmaradott régiók fejlıdésének elımozdítása érdekében: − a közigazgatás megreformálását, amely elsısorban az információs hálózatok és az adatbázisok fejlesztésére kell, hogy irányuljon, mert ezáltal az EU intézményi és adminisztratív mechanizmusai is hatékonyabbá válnak; − az immateriális befektetések növelését (a termelésben és az értékesítésben egyaránt), valamint − a vállalatok közötti kooperációk növelését is, az elmaradott régiók fejlıdése elımozdítása érdekében, amelynek alapját a kis- és középvállalkozások (KKV) hálózatai képezik (CEC, 1994).
A jelentés leszögezi, hogy a versenyképesség olyan eszköze a strukturális politikának, amely javításával biztosítható a növekvı társadalmi jólét, ezáltal a versenyképesség, a gazdasági növekedés és a munkahelyteremtés között igen szoros kapcsolat alakul ki a társadalom európai modelljében. A második kohéziós jelentés (2001) már standard definíciónak tekinti az országok és régiók versenyképességét, amit „magas és növekvı életszínvonal, valamint magas és fenntartható foglalkoztatottsági szint” jellemez. A jelentés tehát nem a gazdasági teljesítményt, hanem annak egyik lehetséges következményét az életszínvonalat és a foglalkoztatást, vagyis a helyben maradó és felhasználható jövedelmeket emeli ki. A második kohéziós jelentés a régiók közötti valós konvergenciát hat olyan tényezıre vezeti vissza, amelyek a kohéziót és a versenyképességet egyaránt befolyásolják (CEC, 2001a). Ezek a tényezık a demográfiai helyzet, a beruházás, az infrastrukturális ellátottság, a humán erıforrás fejlesztése, az innováció és K+F, valamint a tudás gazdagsága. A 2004. február 18-án elfogadott harmadik kohéziós jelentésben. a Bizottság hangsúlyozza, hogy a konvergencia – azaz a fejlettségbeli 22
szintkülönbségek kiegyensúlyozása – és az Unión belüli gazdasági növekedés valamint a versenyképesség között szoros kapcsolat van. Az EU-ban ugyanis több olyan régió is található ahol kohéziós politikai eszközök támogatásával gazdasági szerkezetváltásra és az innovációs kapacitás kiépítésére van szükség. A versenyképesség romlását, a jövedelmek és a foglalkoztatottság relatív csökkenését és az elvándorlást csak így lehet megállítani (CEC, 2004). Az Esseni Csúcson (1994) az EU tagállamok államfıi ajánlást fogadtak el arról, hogy az Európai Bizottság Versenyképességi Tanácsadó Csoportot hoz létre. Az 1997 és 1999 között mőködı csoport a versenyképességet az integrációval és a kohézióval hozta összefüggésbe. A versenyképesség javítása céljából központi kérdésnek tartották az egységes belsı piac megteremtésének felgyorsítását, a kis- és középvállalatok fejlesztését, a vállalatvezetés modernizálását, a jól mőködı versenyszabályozás megteremtését, a közlekedési hálózat fejlesztését, a magas szintő környezetvédelmi normák bevezetését, a munkanélküliség csökkentését, valamint az Európai Unió bıvítését (Süli-Zakar, 2003). A Versenyképességi Tanácsadó Csoport véleményéhez közelálló elemzést tett közzé 1999-ben az Európai Bizottság is, kihangsúlyozva az európai vállalatok versenyképességének jelentıségét, illetve a versenyképesség fogalmi újradefiniálásának
fontosságát
(CEC,
1999a).
A
Régiók
Bizottsága
egyértelmően megerısítette a Bizottság véleményét abban, hogy a hosszú távú versenyképességet megfelelıen képzett, egészséges munkaerıvel biztosítani lehet. Ennek feltételeként a régiók fejlettségének növekedésének szükségességét emelték ki, hangsúlyozva, hogy fıleg a régiókon múlik a helyi tényezık fejlesztése, valamint a munkaerı képzettségének és motiváltságának javítása (Süli-Zakar, 2003). Az 1997-ben elfogadott Amszterdami Szerzıdés kulcsfogalma a versenyképesség és a kohézió. A szerzıdésben a versenyképesség mint a közösségi ipar versenyképessége jelenik meg. Ennek javításához elengedhetetlen
23
a
szerkezetátalakítás
gyorsítása,
a
vállalkozókészség,
a
kis-
és
középvállalkozások üzleti környezetének fejlesztése (klaszterek, hálózatok ösztönzése), a kutatás-fejlesztési technológiák, valamint az innovációk alkalmazása. Ennek érdekében a különbözı régiók fejlettségi szintje közötti egyenlıtlenségek, és a legkedvezıtlenebb helyzető régiók lemaradásának csökkenését kell elérni (Lengyel, 2003). Az EU tagországok illetékes miniszterei 1999-ben fogadták el az Európai Területfejlesztési Perspektívát (ETP), amely felvázolja az EU területi fejlıdésének jövıképét és területfejlesztési politikájának alapgondolatait a kiegyensúlyozott környezeti fejlıdésre alapozva. A dokumentum a gazdaságitársadalmi kohézió erısítését, a természeti erıforrások, a kulturális örökség megırzését és az európai térség kiegyensúlyozottabb versenyképességének biztosítását tartja az EU legfontosabb céljának. Az ETP által kitőzött célokban tehát a méltányosság, a fenntartható környezeti fejlıdés és a hatékonyság (CEC, 1999b) elvei érvényesülnek. Érdemes megemlíteni azt is, hogy az ETP kiemeli: a régiók csak akkor lehetnek versenyképesek, ha rendelkeznek a domináns iparágaik versenyképességéhez szükséges személyi és tárgyi erıforrások kritikus tömegével. Az ETP szemléletébıl adódik, hogy a versenyképesség javítása a regionális beosztás NUTS-27 szintjén teljes mértékben nem oldható meg, ugyanis ehhez a régión belüli különbségeket is figyelembe kell venni. Összességében megállapítható, hogy a regionális versenyképesség a nemzeti szintő versenyképességi fogalom regionális dimenzióban való értelmezése. Az EU-ban a struktúrapolitika és a régiók közötti konvergencia legfontosabb eszköze, ami lehetıvé teszi a gazdasági és társadalmi kohézió erısítését. A regionális versenyképesség a régióknak az a képessége, ami 7
NUTS (Nomenclature des Unités Statistique): A Területi-Statisztikai Osztályozási Rendszert 1988 óta alkalmazza az EU, a támogatási térségek lehatárolására. A NUTS egy ötszintő hierarchikus osztályozás, három regionális – NUTS1, NUTS2, NUTS3 – és két lokális LOCAL1, LOCAL2 szinttel (Sarudi, 2003.).
24
lehetıvé teszi a magas és növekvı életszínvonal, valamint a magas és növekvı foglalkoztatási és jövedelmi szint biztosítását, miközben a régió képes helytállni
a
régiók
közötti
és
a
világpiaci
versenyben.
A
régió
versenyképességének legfontosabb összetevıit a gazdasági növekedés, az infrastruktúra és a humán erıforrások fejlettsége, az erıs tıkevonzó képesség, a kutatás és fejlesztés magas színvonala, a KKV-k növekvı szerepe, a munkahelyteremtés intenzitása, a domináns iparágak fejlesztéséhez szükséges személyi és tárgyi erıforrások megléte, valamint a tudás és az innovációs képesség folyamatos növekedése jelenti. 3.1.3.4. A térségi és regionális versenyképesség jelentısége Magyarországon A 2005-ben elfogadott új Országos Területfejlesztési Koncepcióban (OTK) meghatározott területfejlesztési politika szerint a cél egy olyan harmonikus és fenntartható társadalmi-, gazdasági-, környezeti térszerkezet és területi rendszer kialakítása, amely a lokális adottságokra épülı helyi térségekben szervezıdik, és amely szervesen és hatékonyan illeszkedik az európai térbe, és amelyben a társadalom részére a közszolgáltatások és életkörülményeket illetıen nincsenek jelentıs mértékő területi egyenlıtlenségek (97/2005, OGY határozat). Az új Országos Területfejlesztési Koncepció az alábbi, átfogó célokat jelöli ki a területfejlesztési politika számára (2020-ig). − térségi versenyképesség, − területi felzárkózás, − fenntartható területi fejlıdés és örökségvédelem, − területi integrálódás Európába, valamint a − decentralizáció és regionalizmus. Az
OTK-val
egyidejőleg
fogadta
el
az
Országgyőlés
az
Országos
Fejlesztéspolitikai Koncepciót (továbbiakban OFK), amely Magyarország hosszú távú, átfogó 15 éves fejlesztési stratégiája. Az OFK az ország
25
modernizációjához szükséges feltételként a hosszú távú területpolitikai célokra alapoz, és a térségi versenyképesség ösztönzésére, a területi felzárkózás megteremtésére, a fenntartható térségfejlıdésre és örökségvédelemre, az Európába való integrálódásra, valamint a decentralizációra és a regionalizmus erısítésére irányítja a figyelmet (96/2005. OGY határozat). Az
Országos
Fejlesztéspolitikai
és
az
Országos
Területfejlesztési
Koncepción alapul az EU Bizottság számára benyújtott Új Magyarország Fejlesztési Terv (ÚMFT), amelyben a területi versenyképesség jelentısége szintén elıtérbe kerül. Az ÚMFT az eddigi hazai fejlesztési tervekhez képest, hangsúlyosabban kívánja a területi szemléletet érvényesíteni. A térségi versenyképesség erısítése érdekében elsısorban az ország régióinak illetve egyéb térségeinek és településeinek versenyképesebbé válását helyezi elıtérbe. A térségi versenyképesség javítását a centrumtérségek, a pólusok és a fejlesztési tengelyek megerısítésére, az elérhetıség javítására, a fıbb turisztika térségek fejlesztésére, valamint a régiók adottságain alapuló decentralizált és integrált fejlesztések megvalósítására alapozza. Ehhez azonban feltétlenül szükséges a területi elmaradottság mérséklése, a gazdaság egyközpontúságának mérséklése a vidéki területek fejlesztésének elıtérbe helyezésével. A területi tıke hatékonyabb kihasználása lehetıvé teszi, hogy a fejletlenebb térségek is javítsák versenyképességüket és felgyorsítsák fejlıdésüket. Az OTK-hoz hasonlóan az Új Magyarország Fejlesztési Tervben is fontos tényezıként jelenik meg egy együttmőködı és versenyképes városhálózat kiépítése, amely a regionális növekedési pólusok fejlesztésén keresztül hozzájárul a gazdasági növekedéshez.89 A növekedési pólusok kialakításának célja, hogy meghatározott nagyvárosok olyan központokká váljanak, amelyek
8
A fejlesztési, növekedési pólus egy körülhatárolt földrajzi területen, egy innovatív jellegő közös projekt köré csoportosuló vállalatok, köz- és magán képzési- és kutató- központok összessége, amelyek hatástöbblet elérése érdekében partnerségi kapcsolatban való részvételre kötelezik el magukat. 9 Forrás: www.fejlesztespolitika.gov.hu/engine.aspx?page=PolusFejlesztes
26
tartósan tudják növelni saját és tágabb térségük versenyképességét, illetve egy policentrikus
településrendszer
elemeiként
az
egész
ország
versenyképességének növeléséhez is hozzájárulnak. A fejlesztési pólusok meghatározása a Budapest-centrikus növekedés ellensúlyozása miatt is fontos, ennek érdekében cél a versenyképességi pólusok, póluscsoportok erısítése saját térségük dinamizálása érdekében. Az ÚMFT kijelölte a fejlesztési pólusokat: Budapest, Debrecen, Miskolc, Szeged, Pécs, Gyır városok fejlesztési pólusokként, Székesfehérvár-Veszprém várostengely fejlesztési társközpontként való kijelölése a kiegyensúlyozott területi szerkezet kialakulását segíti elı, amelyek regionális kisugárzásuk révén hozzájárulnak régióik erısítéséhez és az innováció elterjedéséhez (ÚMFT, 2006). Kérdéses, hogy a kijelölt fejlesztési pólusok valódi térségszervezı erıvel rendelkeznek-e majd ahhoz ahhoz, hogy az országon belüli területi differenciákat csökkentsék, és ne csak a képzett munkaerıt szívják el a régió többi településérıl. Másrészt egy ilyen nagy horderejő stratégiai program megvalósítása komoly, hosszú távú összefogást követel a gazdaság szereplıi között, a helyi demokrácia képviselıit , valamint a civil szervezetek között. Kedvezınek tartom ugyanakkor azt, hogy a kijelölt pólusvárosok a fejlesztési támogatásokat nem automatikusan kapják, hanem azokért egymással versenyeznek. Véleményem szerint ez garancia lehet arra, hogy igazán jó pályázatok szülessenek, és térségi versenyképességet növelı programok valósuljanak meg. Az
is
elıfordulhat
azonban,
hogy
a
kijelölt
városok
-
saját
településfejlesztésük támogatásának elıtérbe állításával statisztikailag „húzzák majd fel” körzetük fejlettségi mutatóit, holott a pólusprogram lényege nem egyegy régióközpont kiemelt fejlesztése, hanem az egész vonzáskörzetük versenyképességének érdemi javítása. Ma még nem tudhatjuk, hogy a pólusprogram megvalósulása milyen tovagyőrőzı hatásokat generál, és ezek a
27
hatások milyen mértékben befolyásolják a versenyképességet.10 A területi versenyképesség fokozását szolgálja az ország rövid távú, három évre szóló (2005-2008) dokumentuma, a Nemzeti Akcióprogramban is, am a lisszaboni stratégia megvalósítására készült. A program fı mondanivalója az ország versenyképességének javítása és a foglalkoztatás növelése, a társadalmi célok fokozott figyelembe vételével (Nemzeti Akcióprogram, 2005-2008). 3.1.4. A regionális versenyképesség mérése 3.1.4.1. Mérési lehetıségek A regionális versenyképesség fogalmának tisztázása után a következı fejezetben a régiók versenyképességének mérésére vonatkozó fıbb hazai és nemzetközi kutatások eredményeit és az alkalmazott módszereket tekintem át. Az Európai Unióban minden egyes tervezési idıszak elıtt elemzik a régiók versenyképességét. Az elsı regionális versenyképességi mutatókat 1998-ban állították össze az EUROSTAT adatbázisára támaszkodva. A regionális versenyképesség mérésekor a vállalati versenyképességet befolyásoló tényezık – mőködési költségek, speciális tényezık elérhetısége, tıkeállomány, knowhow – kerültek kiemelésre (CEC, 1999b). A matematikai-statisztikai vizsgálatok során független-, magyarázó- (termelékenység és foglalkoztatottsági ráta) és függı-, eredményváltozókat (a régiók periférikusságát, az ágazati szerkezetet, az infrastruktúra kiépültségét, a kutatás és fejlesztést valamint a demográfiai állapotot kifejezı mutatócsoportokat) különböztettek meg (Pinelli et al, 1998). Hasonló vizsgálatokat 2002-2003-ban is végeztek, amelyben a régiók sikerességére ható tényezıket elemezték. Sikeresség alatt a versenyképesség magas szintjét értették, amelyet az egy lakosra jutó GDP-vel mértek. Az elemzések során matematikai-statisztikai módszerek segítségével az egy lakosra jutó GDP, valamint a munkatermelékenység, az egy foglalkoztatott által 10
A fejlesztési pólusok, regionális versenyképességben betöltött szerepe jövıbeli kutatásaim tárgyát képezik.
28
ledolgozott óra, a foglalkoztatottsági ráta és a munkaképes korú lakosság aránya közötti kapcsolat intenzitására és irányára voltak kíváncsiak, illetve arra, hogy ezen mutatók alakulása milyen más mutatók változásával magyarázható. Az elemzésekbe bevont 13 mutató segítségével azt a következtetést vonták le, hogy a termelékenység szintjével és növekedési ütemével pozitív kapcsolatban áll a K+F kiadások nagysága, a csúcstechnológiai tevékenységek aránya és a felsıoktatásban tanulók száma. Megállapították azt is, hogy a magas termelékenységő régiók közelében nagyobb valószínőséggel fejlettebb régiók helyezkednek el, mint más területeken, így azok összefüggı, nagyobb térséget alkotnak (CEC, 2003). Az említett vizsgálatok a régiók versenyképességét a tudásalapú gazdaság és háttérfeltételeinek
fejlettségével
hozták
összefüggésbe,
tehát
inkább
a
közgazdasági tartalomra helyezték a hangsúlyt. Az Egyesült Királyságban elıször 1998-ban adták ki és többszöri finomítást követıen 2002-ben közölték a Regionális Versenyképességi Mutatók (Regional Competitiveness Indicators) körét és azok kiszámításának módszerét. A mutatók kiszámításához a Nemzeti Statisztikai Hivatal adatain nyugvó regionális versenyképességi adatbázist használták fel, amely adatbázis nemcsak a régiók egymással való összehasonlítását biztosította, hanem az egyes régiókra vonatkozó idısorok elemzését is lehetıvé tette. A regionális versenyképesség leírására 14 mutatócsoportot öt szekcióba sorolva használtak, amely 41 mutatót tartalmazott. A Regionális Versenyképességi Mutatók meghatározásához az elméleti hátteret az EU-ban elterjedt, az OECD által meghatározott standard (egységes) fogalom jelentette, amely alapján öt mutató szekciót (átfogó versenyképesség, munkaerıpiac,
hátrányos
társadalmi
helyzet,
üzleti
fejlıdés,
föld
és
infrastruktúra) alakították ki. Ez a modell tulajdonképpen a standard versenyképességi fogalom és a közgazdaságtan legalapvetıbb termelési tényezı csoportosítása közötti összhangot próbálta megteremteni (DTI, 2003).
29
Mint már a 3.1.3.1. fejezetben utaltam rá, a hatodik periodikus regionális jelentésben megfogalmazott egységes regionális versenyképességi fogalom szerint a régiók akkor versenyképesek, ha képesek relatíve magas jövedelmet és foglalkoztatottsági szintet létrehozni, miközben a globális versenynek ki vannak téve (CEC, 1999a). A regionális versenyképesség mérésével kapcsolatban az egyik felmerülı probléma az, hogy a jövedelem és a foglalkoztatottsági szint a területi statisztika gyakorlatában ugyan jól becsülhetı de pontosan nem mérhetı kategóriák. A másik probléma, hogy a jövedelem alatt, a megtermelt (regionális GDP-„Gross Regional Product”; GRP) vagy a rendelkezésre álló jövedelmet (regionális NDI-„Net Regional Income; NRI)11 értjük. Robert Huggins, a Sheffieldi Egyetem és Will Davies, a George Washington Egyetem közgazdász professzorai a tudás és innováció alapján határozták meg 118 uniós nagyrégió, illetve Svájc és Norvégia versenyképességi sorrendjét (Blahó 2006).12 Az elemzésbe bevont változókat három fı csoportra osztották, amely csoportokból indexeket, azokból pedig alindexeket képeztek: − Az elsı csoportot a kreativitás jelentette és a kutatás-fejlesztési beruházásokat, a foglalkoztatást és a
szabadalmak körét reprezentáló
adatokat tartalmazta. − A második csoport a gazdasági teljesítményre vonatkozott. Ide a termelékenység, az egy fıre jutó nemzeti jövedelem, a keresetek, a foglalkoztatás, a munkanélküliség mutatókat sorolták − A harmadik csoport az infrastruktúra elnevezést kapta, amely a gyorsforgalmi utak és a vasútvonalak hosszát, valamint a légi közlekedés elérhetıségét foglalta magában. Az említett szerzık számításai alapján Európa legversenyképesebb térségeinek 11
Regionális NDI: nettó rendelkezésre álló jövedelem. Megmutatja, hogy a régióban keletkezett ill. az oda beáramlott jövedelmek mekkora részét használhatja fel a régió lakossága saját célra. 12 A 2004-ben meghatározott versenyképességi listán az új tagországok teljesítménye még nem szerepelt, de a 2006-os vizsgálatokba a 10 csatlakozott országot is bevonták.
30
2006-ban Brüsszel és környéke, Helsinki, Párizs és Stockholm számítottak. Prága ugyanezen a listán a hetedik, Pozsony a tizedik helyen szerepel. A legversenyképesebb magyar NUTS1 szintő régió,13 Közép-Magyarország a negyvenhetedik, a Dunántúl, illetve az Észak és Alföld a 104., illetve a 115. helyre került (Blahó 2006). Az egyes alindexeket vizsgálva is érdekes képet kapunk: − A korszerő technológiai szolgáltatások – információ, technológia, kutatásfejlesztés, telekommunikáció – terén Közép-Magyarország a tizedik, viszont Prága az ötödik, míg Pozsony a hatodik helyen található. − A korszerő technológiák gyártásában foglalkoztatottak alapján Dunántúl a 19. helyen áll. − A számítógépgyártásban Dunántúl a negyedik, Közép-Magyarország a 13. − A felsıfokú képzésben részt vevık számát tekintve Közép-Magyarország a harmadik. − Az egy fıre jutó GDP, a termelékenység és a foglalkozatási adatok alapján a Dunántúl a 26., Közép-Magyarország a 28. helyezést érte el. − Az infrastruktúra fejlettségének összevetésében Dunántúl és az Alföld az utolsó húsz között található (Blahó 2006). Az Európai Unió az egy lakosra jutó GDP-vel méri a régiókban keletkezı jövedelmek nagyságát, és ezen keresztül fejezi ki a régiók versenyképességét is. A Lengyel-féle egységes fogalomban meghatározott két fı kategória (jövedelem, foglalkoztatottság) között kimutatható egy olyan kapcsolat, amely alapján az egy fıre jutó GDP az alábbi három részre bontható fel (triadikus felbontás): munkaképes korúak GDP GDP foglalkozt atottak = ⋅ ⋅ lakónépesség foglalkozt atottak munkaképes korúak lakónépesség 13
A magyarországi Nomenclature of Territorial Units for Statistics (NUTS, Statisztikai Célú Területi Egységek Nómenklatúrája) az egész EU-t lefedı rendszer része, amelyet az Eurostat fejlesztett ki. NUTS 1-es szinten Magyarország három országrészre oszlik: KözépMagyarország, Dunántúl, Észak és Alföld.
31
Vannak szerzık, akik a regionális GDP-t a triadikus felbontástól eltérı módon értelmezik, illetve számítják ki: −
A dekompozíciós képlet szerint a regionális GDP a munkatermelékenység, a foglalkoztatottsági ráta, valamint a korösszetétel szorzatára bontható fel, ahol a korösszetétel tulajdonképpen elhanyagolható annak idıben történı lassú változása miatt (Lengyel, 2003).
−
Az Éltetı-Frigyes féle duálmutató már csak az élımunka-termelékenység és foglalkoztatottság szorzatára bontja fel az egy fıre jutó bruttó hazai terméket (Éltetı-Frigyes,
1968)
és
ezt
építi
be
jövedelemegyenlıtlenségi
vizsgálatokba: GDP GDP foglalkozt atottak = ⋅ lakónépesség foglalkozt atottak népesség
− Gardiner a fajlagos GDP-t a fentiektıl eltérı más eljárással
felbontják
részelemekre: ledo lg ozott óra GDP GDP foglalkoztatottak munkaképes korúak = ⋅ ⋅ lakónépesség ledo lg ozott óra foglalkoztatottak munkaképes korúak lakónépesség
Ebben
a
felbontásban
óra/foglalkoztatottak)
került
az
átlagos
be
további
munkaidı mutatóként,
(ledolgozott illetve
a
munkatermelékenységet a ledolgozott órára vetíti a szerzı (Gardiner, 2003). Az egy fıre jutó GDP elızıekben bemutatott felbontási módszereinek az a hátránya, hogy az összevont mutatóban az egyes komponensek szorzata szerepel, ami megnehezíti azok egymáshoz viszonyított súlyának mérését. Ebbıl a szempontból jobb megoldásnak tőnik, ha az egyenlet mindkét oldalának a logaritmusát vesszük, amely segítségével az egyes komponensek százalékos formában kifejezett súlya is meghatározható. Ez a megoldás a duális és a triadikus felbontásnál egyaránt alkalmazható (Horváth, 2006). Meg kell említeni, hogy az egy fıre jutó GDP-nek, mint mutatószámnak a versenyképesség mérése szempontjából bizonyos hátrányai is vannak. Mivel a
32
GDP az egy év alatt, egy országban megtermelt és végsı felhasználásra kerülı termékek, és szolgáltatások összességét jelenti pénzben kifejezve, nem tesz különbséget a költségek és hasznok, a produktív és destruktív vagy a fenntartható és fenntarthatatlan tevékenységek között. Más megközelítés alapján a GDP figyelmen kívül hagyja a társas kapcsolatok világát, a háztartások és a közösségek
gazdasági
szerepét.
Ezeken
a
területeken
ugyanis
nincs
pénztranszformáció, ezért az itt kifejtett tevékenységek nem mérhetık a közgazdaságtan eszközeivel. A bruttó hazai termék tehát nem mutatja meg, hogy a társadalom elmozdulte és ha igen, akkor milyen mértékben a kitőzött célok irányába. A mutató azt sem veszi figyelembe, hogy elég-e a rendelkezésünkre álló természeti erıforrás, illetve a valóságban ezek mennyibe kerülnek számunkra (Dabóczi, 1998b). Lengyel Imre a versenyképességre ható tényezıket egy olyan piramismodellben foglalta össze, amely a versenyképességet meghatározó jellemzıket foglalja egy logikai rendszerbe (4. ábra).
Cél
Alapkategóriák
Alaptényezık
Sikerességi faktorok
4. ábra: A regionális versenyképesség piramis-modellje Forrás: Lengyel, 2003.
A piramis csúcsán megjelölt cél az életszínvonal növekedését jelenti, a többi kategória az alábbiaknak megfelelıen épül fel: 33
− Alapkategóriák: A versenyképesség mérését lehetıvé tevı mutatók, amelyekkel tulajdonképpen a már megvalósult, vagyis a tényleges versenyképességet lehet mérni (jövedelem, munkatermelékenység és foglalkoztatottság). − Alaptényezık: A versenyképességet közvetlenül meghatározó olyan gazdasági
tényezık,
amelyek
tudatos
fejlesztésével
a
regionális
versenyképesség javítható (kutatás-fejlesztés, infrastruktúra és humán tıke, kívülrıl jövı befektetések, kis- és középvállalkozások, intézmények és társadalmi tıke). − Sikerességi faktorok: Az alapkategóriákat és alaptényezıket közvetve, áttételesen befolyásoló tényezık, amelyek csak hosszabb idıszakon keresztül módosulnak (gazdasági- és társadalmi szerkezet, innovációs kultúra, regionális elérhetıség, a munkaerı felkészültsége, döntési központok, a környezet minısége, a régió társadalmi kohéziója) (Lengyel, 2003).
A 4. ábrán látható piramis-modell a regionális versenyképességet és annak fı tényezıit egy logikusan felépített és jól értelmezhetı összefüggésrendszerként mutatja be. Úgy vélem, hogy ez a modell a regionális (és egyben területi) versenyképesség definiálása során felmerült vitákban esetében megegyezést hozhat, azonban a mérési problémák maradéktalan áthidalása a piramis-modell alkalmazásával sem lehetséges, mert a területi adatbázisokban rendelkezésre álló információk segítségével tulajdonképpen az alapkategóriák és az alaptényezık teljes köre nem mérhetı. Ugyanakkor tényként kell megállapítani, hogy a területi kutatásokban erıs korlátot jelent, hogy a területi adatbázisokban fellelhetı változók nem teljes körőek (ha egyáltalán létezik ilyen). Amennyiben egy olyan módszer kidolgozása a célunk, amit egy késıbbi kutatás során bárki megismételhet, akkor
mindenképpen
egy
könnyen 34
hozzáférhetı
adatbázisra
kell
támaszkodnunk. Ebbıl a szempontból, a hazai kutatásokat tekintve a T-STAR (Település
Statisztikai
legmegfelelıbbnek.
Adatbázis
Rendszer)
adatbázis
tekinthetı
a
14
3.1.4.2. A régiók tipizálásának lehetıségei A regionális kutatásokban kiemelt szerepe van az osztályozásnak, melynek során olyan egymással szomszédos területi egységek alakíthatók ki, amelyek – a kutatók által meghatározott szempontok alapján – homogén csoportokként kezelhetık. A régiók tipizálása leggyakrabban a klaszter-analízis módszerének alkalmazását jelenti. Ez a módszer egyszerre több ismérv szerinti csoportosítást tesz lehetıvé és nagyon jó vizualizációs lehetıséget rejt magában. A klaszteranalízissel
elkülönített
„területi
csoportok”
különbözı
térképszoftverek
alkalmazásával igen szemléletesen megjeleníthetık. A hazai és nemzetközi szakirodalomban többféle régió tipizálás létezik. Ezek közül több a regionális versenyképességgel is kapcsolatba hozható. Ilyennek tekinthetı Porter 1990-ben kidolgozott tipizálása, amely a termelési tényezık, a beruházások és az innováció regionális fejlıdésben betöltött szerepén alapul. Porter a területi egységek fejlıdési szakaszai szempontjából megkülönbözteti: − A tényezı-vezérelt gazdaságot, ahol a versenyelınyök az általános termelési tényezıkbıl, valamint az exportból fakadnak. Az alacsony jövedelmő régiók többsége ebben a szakaszban található. − beruházás-vezérelt gazdaságot, amelyre az a jellemzı, hogy az általános termelési tényezık mellett a fejlettebb tényezıkbe (modern kommunikációs infrastruktúra, magasan képzett munkaerı-mérnökök, informatikusok, egyetemi kutatóintézetek a legújabb kutatási területeken) is történik – elég erıteljes – beruházás. A közepes jövedelmő régiók tartoznak ide, ahol a 14
2007. február 28-án született kormányrendelet óta az Országos Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszer (TEIR) adatbázisa s mindenki számára térítésmentesen elérhetı.
35
belsı verseny egyre jobban erısödik. − innováció-vezérelt gazdaságot, amelyben a megfelelı input- és keresleti feltételek, az erıteljes vállalati stratégia és a helyi támogató és kapcsolódó iparágak jelenléte jellemzı, amelyek erıs versenyelınyt jelentenek. Ebben a szakaszban a magas jövedelmő régiók találhatók (Porter, 1998. Idézi: Lengyel, 2003).
Lengyel a tudásalapú gazdaságban betöltött szerepük alapján három régiótípust különböztet meg: − A neofordista régiókban hiányoznak a vállalati kutatások. Elsısorban egyetemi alapkutatások zajlanak, amelynek az oka az, hogy ezekben a régiókban található vállalkozások a költségelınyök miatt (olcsó munkaerı, adókedvezmény) települtek le. A régió vállalatai a máshonnan vásárolt innovációs eredményeket hasznosítják, jellemzıen nagy késéssel. Ebbe a régiótípusba a relatíve fejletlen régiók tartoznak. Magyarországon, DélDunántúl, Észak-Magyarország, Észak- és Dél-Alföld sorolható ide. − A tudásalkalmazó régiókban már magasabb az innováció szerepe, a régió vállalatait a globális verseny jobban érinti. Ezekben a térségekben innovációs centrumok is találhatók, és bár itt is csak vásárolt technológiát alkalmaznak, azok viszont az elérhetı legjobbak. Ebbe a kategóriába a közepesen fejlett régiók tartoznak. Magyarországon, Közép- és NyugatDunántúl, valamint Közép-Magyarország tartozik ide. − A tudásteremtı régiókban az innovációs eredmények biztosítják a tartós versenyelınyöket. A vállalatok együttmőködnek az egyetemekkel és saját fejlesztéső technológiát alkalmaznak. Több helyen tudományos parkok épülnek, amelyek magukba tömörítik a high-tech cégeket. A relatíve fejlett régiók tartoznak ide (Lengyel, 2003). Magyarországon tudásteremtı régió nincs, bár Budapest innovációs jellemzıi már már túlmutatnak a tudásalkalmazó régió típusán. 36
A 2007-2013 közötti regionális politika megtervezéséhez a Cambridge-i Egyetem,
az
vizsgálatokat,
EU
megbízásából
amelyekben
végzett
ökonometriai
regionális
versenyképességi
módszerekkel
három
régiót
különítettek el a népsőrőség és a GDP növekedési üteme alapján. − Az elsı típusba a nem termelı régiókat sorolták. Ezek a legfejletlenebb térségek. Alacsony jövedelemmel rendelkeznek és általában periférán elhelyezkedı rurális térségek tartoznak ide. Ezen térségek vonzereje alacsony és a külföldi mőködı tıke-befektetések aránya nem jelentıs. − A második típust termelıágazatok régiói jelentik, amelyek már közepes jövedelemmel és növekedési ütemő GDP-vel rendelkeznek, valamint közepes a népsőrőségük. Olcsó inputra építkeznek és versenyképességüket leginkább az alapinfrastruktúra, az olcsó telkek, és az olcsó humán erıforrás határozza meg. Az összeszerelı multinacionális vállalatok számára ez a környezet a kedvezı. − A harmadik típust a növekvı mérethozadékú régiók képezik, amelyek növekedési rátája magas, népsőrőségük közepes. Versenyképességüket leginkább a képzett munkaerı, a beszállítók közelsége és a piacméret határozza meg. A magas életszínvonalat, pedig néhány húzóágazat biztosítja. − A növekvı mérethozadékú régiók közé tartozik, de külön kategóriaként jelenik meg a régió mint tudásközpont: Ezeken a területeken gyors és fenntartható a GDP-növekedés és relatíve magas a népsőrőség. A központok vonzzák a munkaerıt, jó karrier lehetıséget biztosítanak. Nyitottak a nemzetközi kapcsolatokra. Fejlett kutatás-fejlesztési és innováció bázissal rendelkeznek. A magas szinten képzett munkaerı, a nemzetközi piacok egyszerő
elérhetısége,
valamint
az
üzleti
szolgáltatások
helybeli
igénybevételének lehetısége nagy versenyelınyt biztosít számukra (Martin, 2003).
37
Lengyel és Martin régió tipizálása alapján Lukovics relatíve fejlett, közepesen fejlett, és relatíve fejletlen régiótípusokat különböztetett meg (5. ábra). − Relatíve fejletlen régió: Dél-Dunántúl, Észak-Magyarország, Észak-Alföld, Dél-Alföld. − Közepesen fejlett régió: Közép- és Nyugat-Dunántúl valamint Pest megye, − Relatíve fejlett régió: Budapest (Lukovics, 2006).
Kompetitív fejlıdés szakaszai
Posztfordista régió típusok
Relatíve fejlett régió
Innováció-vezérelt
Tudásteremtı
Közepesen fejlett régió
Beruházás-vezérelt
Tudásalkalmazó
Termelı ágazatok régiója
Relatíve fejletlen régió
Tényezı-vezérelt
Neofordista
Nem termelı régiók
5. ábra: A régiótipizálások eredményeinek összevetése Forrás: Lukovics, 2006.
38
Cambridge-i régió típusok
Tudásközpont
Növekvı mérethozadék
4. ANYAG ÉS MÓDSZER A
disszertáció
alapvetıen
módszertani
munka.
Fı
célja
a
régiók
versenyképességének meghatározására alkalmas matematikai-statisztikai modell kidolgozása. Kutatásom során a 3.1.3.1. fejezetben bemutatott, a régiók versenyképességére
vonatkozó
definíciók
közül
az
OECD
szerinti
meghatározást vettem alapul. A kutatás alapját primer és szekunder adatbázis képezte. A szekunder adatbázis megválasztásakor el kellett dönteni, hogy mely mutatószámok alkalmasak arra, hogy a régiók versenyképességét mérjék. Tekintettel arra, hogy a regionális versenyképesség mérésének módszertana korántsem egységes, ezért valamennyi szemléletmódnak megfelelı azonos részmutatókból álló adatbázist nem lehetett kialakítani. A munkát az is nehezítette, hogy a versenyképességet olyan jelenségek is alakítják, amelyek nem mérhetık pontosan (pl. társadalmi szervezı erı, munkakultúra, pénzügyi környezet stb.). A statisztikai módszerek alkalmazásához olyan adatbázisra volt szükségem, amely a mutatókat egységes formában, azonos területi szintre lebontva tartalmazza a mutatókat. A mutatók megválasztásának szakmai alapját a támogatásra jogosult ún. kedvezményezett térségek típusait és lehatárolásuk szempontjait jelenleg szabályozó – A területfejlesztési támogatások és decentralizálás elveirıl, a kedvezményezett területek besorolásának feltételrendszerérıl szóló – 24/2001. Országgyőlési Határozat” (24/2001. OGY. határozat) adatbázisa képezte. A határozat szerint a lehatárolás
gazdasági,
infrastrukturális,
társadalmi-szociális
és
foglalkoztatottsági mutatócsoportok alapján történt. A kutatások 2004-ben kezdıdtek, és az 1997-2003-as idıszakot fogják át. Az elemzések során azonban utalok a vizsgált idıszakot követı fıbb változásokra is. A 24/2001. Országgyőlési határozatban felsorolt mutatók többsége a T-STAR (Település Statisztikai Adatbázis Rendszer) adatbázisban
39
megtalálható15.
Az
adatbázis
Magyarország
valamennyi
településére
vonatkozóan tartalmazza a hivatkozott OGY. határozatban szereplı változók konkrét értékeit. Elemzéseimhez településszintő adatokat használtam fel azzal a céllal, hogy egyrészt minél árnyaltabb, szemléletesebb képet nyújtsak a régiók helyzetérıl és versenyképességérıl, másrészt figyelembe vettem azt is, hogy a területi fejlettségbeli különbségek miatt egyetlen régiót sem azonos fejlettségő kistérségek ill. települések alkotják. A településszintő elemzések jogosságát az is alátámasztja, hogy a LOCAL2 (NUTS5) szinten történı kutatásokat az EU is elfogadja, ennél fogva széles körben alkalmazzák a Közösség területén. A településszintő vizsgálatok lehetıséget adtak arra, hogy a versenyképesség mérésére olyan modellt dolgozzak ki, amely nemcsak a régiók, hanem a megyék, a kistérségek és a települések szintjén is alkalmazható. A 24/2001. OGY. határozatban szereplı mutatók közül, 17-et választottam ki a modell alap tényezıinek. A kiválasztott mutatókból 17 intenzitási viszonyszámot16 kellett megalkotnom, amelyek a további elemzések alapját képezték. A mutatók többségénél a települések lakónépessége szolgált viszonyítási alapul. 17 Tekintettel arra, hogy a T-STAR adatbázis az ország valamennyi településére vonatkozóan változónként elkülönítve tartalmazza a numerikus adatokat, ezért az elemzések sikeres elvégzéséhez az adatbázist úgy kellett konvertálni, hogy valamennyi változót az egyes régiókhoz, illetve azokon belül
15
A Magyarországra vonatkozó területi elemzések számára leggazdagabb tartalommal és legnagyobb részletességgel rendelkezésre álló elektronikus adatbázis. 1975-tıl mőködteti a KSH. 16 Intenzitási viszonyszám: Két logikailag összetartozó – különnemő adatokból számolt – adat hányadosa. Minden esetben mértékegységgel rendelkezı szám. 17
Az 1000 lakosra jutó tudományos kutatók, fejlesztık száma és az egy állandó lakosra jutó szja-alapot képezı jövedelem azért maradt ki a vizsgálatokból, mert a kutatás idején a T-STAR adatbázisban számos településre vonatkozóan nem találtam adatot. Az 1000 lakosa jutó távbeszélık számát tekintve pedig módszertani változás következett be a vizsgált idıszakban: Ennek következtében az adott mutató vizsgálatba vonása nem tette volna lehetıvé a valós következtetések levonását.
40
a megyékhez egyértelmően lehessen hozzá rendelni. Ennek érdekében a rendelkezésre álló alapadatokból képezni kellett a 24/2001. OGY határozatban szereplı 17 mutatót, majd ezek segítségével a településszintő adatokat – súlyozott átlagolás alkalmazásával – megyei szintre kellett aggregálni. Mindezek alapján már el lehetett készíteni több olyan kiinduló-táblázatot, amely a 17 mutatót már régiókra és megyékre lebontva tartalmazta, az 1997-ig visszamenıen. Az egy fıre jutó GDP és a 17 mutató közötti kapcsolat szorosságának és intenzitásának méréséhez a korreláció-analízis módszerét alkalmaztam, amely egyben az egyes változók fontosságát jelölı súlyok meghatározását is lehetıvé tette. A korreláció-analízissel kiválasztott mutatók ( r > 0,7 ; p=5%) és a GDP (ezer Ft/fı) közötti törvényszerőség regresszió-analízissel határozható meg. A regresszió-analízis ugyanis egy olyan összefüggések vizsgálatára alkalmas módszer, amellyel nemcsak a vizsgált változók közötti kapcsolatok intenzitása és iránya, hanem az összefüggések sajátosságai törvényszerőségei is meghatározhatók. A módszer matematikai – két- és többváltozós – lineáris és nem lineáris függvények illesztésén alapul (Molnár, 2004). A régiók versenyképessége nemcsak gazdasági, hanem társadalmi elemeket is
tartalmaz.
Ez
utóbbiak
figyelembe
vétele
egy
olyan
regionális
versenyképességi modell segítségével lehetséges, amely az ország lakosságának véleményét is magában foglalja. Ehhez primer adatbázis kialakítására volt szükség. A primer adatbázis kialakítása egyben lehetıvé tette azt is, hogy olyan két ágú modellt állítsak fel, amelynek objektív ága a hivatalos, állami statisztikai adatbázisokra, szubjektív ága pedig elsısorban a lakosság véleményére támaszkodik. A primer adatbázis létrehozása érdekében egy olyan kérdıívet szerkesztettem, amely tartalmazza a kiválasztott 17 mutatószámot (1. melléklet). A megkérdezettek feladata az 1. mellékletben felsorolt változók fontossági sorrendjének meghatározása volt. 41
A felmérés országos szinten, területileg reprezentatív módon történt és, 2004-ben kezdıdött. Összesen 1051 kérdıív kitöltésére került sor személyes megkérdezés alapján. A kérdıívek kiértékelését rangsorolás alapján, az általam kialakított pontozásos módszerrel végeztem. Az elemzések elvégzéséhez a modellbe került változókat összegezni kellett. Ehhez az adatoknak azonos mérési skálára kellett kerülniük, tehát meg kellett oldani
a
mértékegységek
és
nagyságrendek
különbözıségébıl
adódó
összehasonlíthatatlanság problémáját. A probléma kiküszöbölése skálaösszehangoló transzformáció segítségével történt (Molnár, 2001). A kiválasztott mutatók elemzésekor, az országos átlag meghatározásához súlyozott számtani átlagot használtam, ahol a népsőrőség kivételével mindegyik mutató esetén a népességszámmal súlyoztam mindegyik mutató regionális értékeit. A népsőrőség esetén a megyék illetve a régiók területét vettem figyelembe súlyként (Hunyadi-Mundruczó-Vita, 1996). A viszonyszámok közül a területi összehasonlító viszonyszámot a régiók azonos jellegő adatainak összehasonlításához alkalmaztam (Molnár-Barna, 2004),
illetve
megoszlási
viszonyszámot
számítottam
a
kiválasztott
mutatószámok struktúrájának jellemzéséhez. A dinamikus viszonyszámok segítségével, pedig az egyes változók idıbeli alakulását jellemeztem (KövesPárniczky, 1975). Az
egy
fıre
jutó
GDP
területi
eloszlása
egyenlıtlenségének
számszerősítésére a Hoover-indexet (Robin Hood index; H) alkalmaztam, amely
az
egyik
legelterjedtebb,
legáltalánosabban
használt
területi
egyenlıtlenségi mutató. Azt adja meg, hogy az egyik vizsgált ismérv, társadalmi-gazdasági jelenség mennyiségének hány százalékát kell a területi egységek között átcsoportosítanunk ahhoz, hogy területi megoszlása mindegyik területi egységben azonos legyen (Nemes Nagy, 2005). A kérdıívek kiértékelését követıen arra is kíváncsi voltam, hogy a régiókat lehet-e tipizálni, és homogén csoportokat képezni belılük, a regionális
42
versenyképesség összetevıinek lakossági megítélése szerint. A csoportosításhoz a klaszter-analízis módszert használtam, amely tetszıleges objektumok különbözı osztályokba sorolását, több szempont alapján teszi lehetıvé. A nem hierarchikus klaszterezési eljárások közül a k-közép módszert alkalmaztam, amely segítségével az objektumok „k” számú különbözı osztályba történı besorolása végezhetı el (Szőcs, 2001). A régiók kategorizálásához osztóértékeket használtam, amelyek a nagyság szerint sorba rendezett adatokat egyenlı részekre osztják (Molnár, 2004). A regionális versenyképességi mutatószámok és az egy fıre jutó GDP által felállított regionális, illetve megyei szintő rangsorok közötti kapcsolat meglétét és szorosságát a Spearman-féle rangkorrelációs együttható ( ρ ) és a Kendallféle egyetértési együttható (W) alkalmazásával mutattam ki. Ezek a módszerek rangsorolt, egymással összefüggı adatok összehasonlítását teszik lehetıvé (Falus-Ollé, 2000). A dolgozat a Microsoft Word szövegszerkesztı programcsomag különbözı változataival, az adatok rögzítése, a táblázatok és diagramok készítése a Microsoft Excel és a Microsoft PowerPoint programcsomagokkal történt. A régiók a regionális versenyképességi mutatók szerinti tipizálását az ESRI ARC VIEW programcsomag segítségével végeztem.
43
5. EREDMÉNYEK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK A disszertáció elkészítése során arra a feladatra vállalkoztam, hogy – primer és szekunder adatbázis alapján – a régiók versenyképességét jól jellemzı mutatószámrendszert határozzak meg. A kutatás objektív és szubjektív versenyképességi mutatók kidolgozására helyezi a hangsúlyt, amelyek segítségével Magyarország régiói komplex módon összehasonlíthatók. A disszertáció jelen fejezetében a célkitőzéseknek megfelelı sorrendben mutatom be a modellt, illetve a számítási eredményeket. 5.1. A bruttó hazai termék alakulása Magyarországon 5.1.1. Országos elemzés Az Európai Unió a régiókban keletkezı jövedelmek nagyságát az egy fıre jutó bruttó hazai termékkel méri. Ez a mutató a disszertáció 3.1.4.1 fejezetében leírtak szerint dekompozíciós eljárással három olyan komponensre bontható, amelyek együttesen az egy fıre jutó bruttó hazai terméket adják. A GDP mutató elınyeit és hátrányait egyaránt mérlegelve arra a következtetésre jutottam, hogy a regionális versenyképesség modelljét a régiók GDP-jének egy lakosra jutó átlagos nagyságára célszerő alapozni. Ennek oka egyrészt az, hogy az EU a régiók versenyképességét az egy fıre jutó GDP-vel méri, illetve ez a mérıszám az egyes régiók gazdasági fejlettségének egyik legfontosabb mutatószámának tekinthetı. A
rendszerváltás
követıen
–
a
korábbi
idıszak
kiegyenlítıdési
tendenciájával szemben – a területi különbségek 2000 és 2005 között tovább növekedtek (6. ábra).
44
4000
GDP (ezerFt/fı)
3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 2000
2001
2002
2003
2004
2005
Dél-Dunántúl
Észak-Alföld
Dél-Alföld
Észak-Magyarország
Közép- Magyarország
Közép-Dunántúl
Nyugat-Dunántúl
6. ábra: A GDP alakulása régiónként, 2000-200518
A régiók rangsorát tekintve az elsı két helyezett a ’90-es évektıl kezdıdıen minden évben – így 2005-ben is – Közép-Magyarország (3,6 millió Ft/fı) és Nyugat-Dunántúl (2,2 millió Ft/fı). A többi régió mutatója az országos átlag (2,2 millió Ft/fı) alatt marad (1. táblázat).
18
Forrás: portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/html/tabl3_3_3_1. alapján saját szerkesztés
45
1. táblázat: Az egy fıre jutó GDP, megyénként (országos átlag=100)19 Az egy fıre jutó GDP az A megyék és régiók országos átlag %-ában sorrendje Fıváros, megye, régió 2000 2005 2000 2005 Pest 76,70 89,20 10. 6. Budapest 196,49 213,41 1. 1. Közép- Magyarország 152,69 163,20 I. I. Fejér 117,30 95,61 3. 4. Komárom-Esztergom 82,05 114,23 7. 2. Veszprém 82,87 74,72 5. 9. Közép-Dunántúl 95,78 94,00 III. III. Gyır-Moson-Sopron 131,77 111,11 2. 3. Vas 112,56 94,62 4. 5. Zala 82,87 85,50 6. 7. Nyugat-Dunántúl 114,34 99,20 II. II. Somogy 66,60 65,71 14. 16. Tolna 80,46 69,12 9. 13. Baranya 74,51 72,56 11. 11. Dél-Dunántúl 73,35 69,41 IV. IV. Hajdú-Bihar 70,14 74,23 12. 10. Jász-Nagykun-Szolnok 65,32 62,10 16. 17. Szabolcs-Szatmár-Bereg 52,74 54,74 20. 19. Észak-Alföld 62,23 63,65 VII. VII. Bács-Kiskun 65,55 67,00 15. 15. Békés 64,49 59,55 17. 18. Csongrád 80,76 76,33 8. 8. Dél-Alföld 70,00 67,88 V. V. Borsod-Abaúj-Zemplén 63,29 68,72 18. 14. Heves 69,84 69,91 13. 12. Nógrád 53,42 50,50 19. 20. Észak-Magyarország 63,16 65,93 VI. VI. A vizsgált idıszakban, a hét régió közül csak Közép-Magyarország ért el tartósan magas, országos átlagnál gyorsabb ütemő átlagos egy fıre jutó GDP növekedést. Ez az ország gazdasági teljesítményének földrajzi koncentrációját, egyben a fıváros erıs gazdasági dominanciáját és növekvı elınyét jelzi a 19
Forrás: portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/html/tabl3_3_3_1. alapján, saját szerkesztés
46
területi versenyben. A 7. ábrán látható, hogy a GDP/fı tekintetében NyugatDunántúl mind a négy évben kevéssel az országos átlag feletti növekedést ért el. Bár a többi régióban is tapasztalható fejlıdés, azonban ennek mértéke kevés
GDP (ezerFt/fı) az országos átlag %-ában
ahhoz, hogy a GDP/fı országos átlagát megközelítse. 200,00 150,00 100,00 50,00 0,00 2000
2001
2002
2003
2004
2005
Dél-Dunántúl
Észak-Alföld
Dél-Alföld
Észak-Magyarország
Közép- Magyarország
Közép-Dunántúl
Nyugat-Dunántúl
7. ábra: A GDP alakulása az országos átlag %-ában, régiónként, 2000-2005 20
A 7. ábrából leolvasható, hogy 2005-ben a rangsor elsı helyén álló KözépMagyarország GDP-ben mért versenyképessége, a rangsor végén helyet foglaló Észak-alföldi régió 2,5-szerese. Ez az érték majdnem megegyezik a 2000. évi értékkel, amikor Közép-Magyarország egy fıre jutó GDP-je 2,4-szerese a rangsor utolsó helyén álló Észak-Magyarországénak. A megyék esetében az egy fıre jutó GDP alakulása igen változatos képet mutat (1. táblázat). Az országos átlagot 2000-ben és 2001-ben Fejér és Vas, 2004-ben Komárom-Esztergom és Gyır-Moson-Sopron megye elızi meg. A többi megye esetében lemaradás figyelhetı meg mind az öt évben. A megyék rangsorát 2005-ben is Budapest és Komárom-Esztergom és Gyır-Moson-Sopron megye vezeti, és Jász-Nagykun-Szolnok, Békés és Nógrád megye zárja a rangsort. 20
Forrás: portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/html/tabl3_3_3_1. alapján, saját szerkesztés
47
Az egy fıre jutó GDP jól érzékelteti az egyes területi egységek (megyék, régiók)
közötti
fejlettségi
és
teljesítménykülönbségeket.
Fejlettség
szempontjából a fıváros kiemelkedik. Budapest az egy fıre jutó GDP országos átlagának kétszeresét termeli meg. Ennek oka, hogy itt van az ipar és a GDP-t elıállító tevékenységek zöme, itt mőködik a legtöbb külföldi érdekeltségő vállalat, valamint Budapestre érkezik a legtöbb külföldi vendég. Az átlagjövedelem a fıvárosban a legnagyobb, a munkanélküliség pedig a legkisebb. Itt realizálódik az országban zajló kutatás-fejleszési ráfordítások (K+F) 65%-a (KSH, 2005). Ezt hivatott ellensúlyozni a pólusprogram (Lásd: 3.1.3.4. fejezet). Véleményem szerint a kialakult helyzetet tovább nehezíti az is, hogy regionális szinten még csak a szervezıdés fázisában vannak a területi lobbik. További probléma az ország Nyugat – Kelet megosztottsága, bár ez teljesen nem egyértelmő, hiszen a dél-nyugati országrészben Dél-Dunántúl, ezen belül Somogy fejlıdése lassul, a keleti országrészben viszont Csongrád megye fejlıdése – Szeged révén – dinamizálódik. Általánosságban azonban az elmondható, hogy a keleti országrészek leszakadása a rendszerváltás óta egyre látványosabb, míg a nyugati piacok viszonylagos közelsége miatt a nyugati megyék fejlıdése gyorsabb.
48
5.1.2. Nemzetközi összehasonlítás A 2. táblázatból élesen kitőnik az országok fejlettségi szintjeinek különbsége. A 2004. évi adatok alapján az EU-27 tagországai között Magyarország a huszadik helyet foglalja el az egy fıre jutó GDP tekintetében. 2. táblázat: Az egy fıre jutó GDP (PPS) az EU-27 tagországaiban, az EU-27 átlag %-ában, 2005 SorSorTagország GDP Tagország GDP rend rend 1. Luxemburg 225 15. Ciprus 76 2. Írország 128 16. Szlovénia 75 3. Dánia 114 17. Cseh Köztársaság 68 4. Hollandia 113 18. Portugália 66 5. Ausztria 115 19. Málta 64 6. Svédország 109 20. Magyarország 56 7. Belgium 108 21. Észtország 52 8. Egyesült Királyság 107 22. Szlovákia 51 9. Finnország 104 23. Litvánia 47 10. Franciaország 101 24. Lengyelország 46 11. Spanyolország 98 25. Lettország 44 12. Németország 96 26. Románia 31 13. Olaszország 95 27. Bulgária 30 14. Görögország 78 Forrás: Blahó A. szerk, 2007.
Az EUROSTAT 2006. évi adatai az mutatják, hogy a rangsor elején álló Luxemburg egy fıre jutó GDP értéke (PPS) az utolsó helyen álló Bulgáriának 7szerese. Luxemburg és Magyarország esetében ugyanez az arány 4-szeres. A különbség még szembeötlıbb, ha nem az egyes országok hanem a régiók fejlettségét vetjük össze. A rangsort vezetı Belsı London az EU-27 átlagát 303%-kal haladja meg, míg az utolsó helyen álló Nord-Est egy fıre jutó GDP-je az EU-27 átlagának csak 24%-át képviseli (3. táblázat).
49
3. táblázat: Egy fıre jutó regionális GDP (PPS) az EU-27 régióiban, az EU-27 átlag %-ában, 2004 Sorrend
Régió
GDP
SorGDP Régió rend A tizenöt legszegényebb régió 254. Vest (RO) 39 255. Podlaskie (PL) 38 256. Centru (RO) 35 257. Podkarpackie (PL) 35 258. Lubelskie (PL) 35 259. Nord-Vest (RO) 33
8.
A tizenöt leggazdagabb régió Belsı-London(UK) Luxemburg (L) Brüsszel (B) Hamburg (D) Bécs (A) Ille de France (FR) Berkshire, Buckinghamshire és Oxfordshire (UK) Oberbayern (D)
9.
Stockholm (S)
166
262.
10.
Utrecht (N)
158
263.
11.
Darmstadt (D)
157
264.
12.
Praha (CZ)
157
265.
13.
Southern and Eastern (IRL)
157
266.
14.
Bremen (D)
156
267.
15.
North Eastern Scotland (UK)
154
268.
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
303 251 248 195 180 175 174
260.
Sud-Est (RO)
31
169
261.
Yugoiztochen (BG) Severoiztochen (BG) Sud-Vest Oltenia (RO) Sud-Muntenia (RO) Severen tsentralen (BG) Yuzhen tsentralen (BG) Severozapaden (BG) Nord-Est (RO)
30 29 29 28 26 26 26 24
Forrás: Sipıcz, 2007.
A 25 tagú EU-ban a 2004. évi bıvülést megelızıen 2,6-szeres volt a leggazdagabb régiók felsı 10%-a és a legszegényebb régiók alsó 10%-a közötti jövedelemkülönbség. Ez az eltérés a 2004-es bıvítést követıen 5,3-szeresre, illetve 2007-ben 5,3-szeresre nıtt. A 2004-es bıvítés elıtt az EU lakosságának 25%-a élt olyan régióban, ahol az egy fıre jutó GDP az uniós átlag 75%-a alatt volt. A csatlakozást követıen ez az arány az új tagországok lakosságának több mint 90%-ára érvényes, sıt a régiók többségében az unniós átlag felét sem éri el a jövedelem (Blahó M. 2007). Az is jellemzı, hogy nemcsak az országok régiói között találunk kirívóan nagy eltéréseket, hanem az egyes országokon belül is többszörösek lehetnek a régiók közötti különbségek (8. ábra).
50
Szlovénia* Szlovákia Svédország Spany olország Románia Portugália Olaszország Németország Málta* Magy arország Luxemburg* Litvánia* Lettország* Lengy elország Írország Hollandia Görögország Franciaország Finnország Észtország* Egy esült Király ság Dánia* Cseh Köztársaság Ciprus* Bulgária Belgium Ausztria 0
10000
20000 legfejlettebb régió
30000
40000
országos átlag
50000
60000
70000
legelmaradottabb régió
8. ábra: Az Európai Unió (EU-27) régiói közötti különbségek az egy fıre jutó GDP (PPS) tekintetében, 200421 Forrás: Sipıcz, 2007.
21
A csillaggal jelölt országok nincsenek régiókra felosztva.
51
A 8. ábrán jól láthatóak a régiók fejlettségének országon belüli eltérései. Ezek az eltérések a Hoover index alkalmazásával is kifejezhetık. A jövedelem- és népességeloszlás egyenlıtlenségeinek vizsgálata esetén a mutatót Robin Hoodindexnek nevezzük.. A Robin Hood-index azt mutatja meg, hogy az összjövedelem hány százalékát kellene az átlag feletti jövedelemmel rendelkezıktıl (gazdagoktól) elvonni, majd ezt az átlag alatti jövedelemmel rendelkezıknek (szegényeknek) transzferálni ahhoz, hogy a jövedelmi különbségek kiegyenlítıdjenek a vizsgált területi egységekben. Ha a jövedelemkülönbségek megszőnnek, a mutató értéke nulla. Minél nagyobb az eredményül kapott mutató értéke, annál nagyobbak a jövedelemben fennálló különbségek (Nemes Nagy J, 2001). A Robin Hood-mutató a következı képlet szerint írható fel: 1 n ∑ xi − f i 2 i =1 ∑ xi = 100 , ∑ f i = 100 H= az ún. Robin Hood-index értéke (%) H=
xi= az „i” régió részesedése (%) az összjövedelembıl, fi= az „i” régió részesedése (%) az össznépességbıl. A mutató értékét a „Tizenötök” a „Huszonötök” és a „Huszonhetek” Európájára egyaránt kiszámoltam. A számítás azt mutatja, hogy a bıvítések következtében a régiók közötti jövedelem-különbségek növekednek, mert a korábbi tagországok átlagánál fejletlenebb országok (régiók) kerülnek a Közösségbe. A Robin Hood index szerint a 25 tagú Európai Unióban a megtermelt jövedelem 14,1 százalékát, a 26 tagúban pedig 16,3%-át kellene a gazdagabb régiókból a szegényebbekbe átirányítani ahhoz, hogy megszőnjenek a jövedelmekben tapasztalható regionális különbségek (4. táblázat).
52
4. táblázat: A Hoover-mutató értéke az Európai Unióban EU-15 EU-25
EU-27
Régiók száma
211
254
266
Hoover-mutató értéke (Robin Hood-index, %)
9,9
14,1
16,3
Forrás: CEC, 2004 alapján saját szerkesztés
Korábban már utaltam arra, hogy az európai strukturális politika egyik lényeges elemét képezik az egyes országok és régiók között fennálló fejlettségbeli különbségek mérséklésére, és az elmaradott országok valamint régiók felzárkóztatására irányuló törekvések. A 2004-ben csatlakozott 10 ország esetén jól kimutatható (4. táblázat), hogy a régiók közötti fejlettségbeli különbségek növekedtek. Ezek a különbségek nemcsak az egy fıre jutó GDP-re jellemzıek, hanem – az eltérı fejlıdési pályák következtében – jelentıs különbségek állnak fenn az egyes régiók infrastrukturális szintjében (közlekedési, energia-, valamint a távközlési hálózatok kiépítettségében), és az emberitıke-ellátottságban (a munkaerı felhalmozott tudásában) is. Ezek az eltérések nagyobb mértékben meghatározzák a régiók versenyképességét. Az EU gazdaságilag erısebb és prosperáló régiói általában sokkal jobban ellátottak mindkét szempontból, míg az elmaradott régiókban jellemzıen nagyfokú hiányosságok tapasztalhatóak. A Robin Hood index értéke 2004-ben Magyarország régiói esetén 12,4, azaz Magyarországon a megtermelt jövedelem 12,4 százalékát kellene a gazdagabb régiókból a szegényebb régiókba átirányítani, hogy megszőnjenek a GDP esetén tapasztalható regionális különbségek. Ez azt jelenti, hogy Magyarországon az EU-25-höz és az EU-27-hez mérve kisebb mértékő eltérések tapasztalhatók a régiók között a jövedelmek tekintetében (4. táblázat).
53
5.2. A regionális versenyképességet befolyásoló fı objektív mutatók meghatározása A régiók területi versenyben betöltött helyzetének pontosabb értékeléséhez az egy fıre jutó GDP mellett, más mutatószámokat is bevontam a modellbe. A megfelelı változók kiválasztása azonban alapos megfontolást igényel, hiszen a modell megalkotásánál csak olyan mutatószámokat érdemes figyelembe venni, amelyek a jövıben is rendelkezésre állnak, illetve a választott mutatóknak szakmailag
megalapozottaknak,
a
területfejlesztési
politika
által
is
elfogadottaknak kell lenniük. Az említett szempontok mérlegelése alapján a 24/2001. OGY. határozat által meghatározott 17 mutatószámot vontam be az elemzésekbe és alakítottam át intenzitási viszonyszámokká (5. táblázat). 5. táblázat: Az elemzésbe bevont mutatók Népességszám év végén, fı Népsőrőség, fı/km2 60 év feletti lakónépesség aránya, % 1000 lakosra jutó élve születések száma, fı/ezer fı 1000 lakosra jutó halálozások száma, fı/ezer fı 1 lakosra jutó odavándorlók száma, fı/fı 1 lakosra jutó elvándorlók száma, fı/fı 1000 lakosra jutó kiskereskedelmi üzletek száma, db/ezer fı 1000 lakosra jutó vendégéjszakák száma, db/ezer fı
Épített lakások aránya, % Ivóvízvezeték-hálózatba bekapcsolt lakások aránya, % Az ivóvízvezeték-hálózatra jutó csatornahálózat aránya, (közmőolló) % Vezetékes gázellátásba bekapcsolt háztartások száma a lakásállomány százalékában, % 1000 lakosra jutó mőködı vállalkozások száma, db/ezer fı 1000 lakosra jutó személygépkocsik száma, db/ezer fı Tartós munkanélküliek aránya, % Munkanélküliek aránya, %
Forrás: T-STAR 2003, alapján saját összeállítás
A
táblázatban
szereplı
mutatószámok
szekunder
adatbázisként
álltak
rendelkezésemre, így az ezek alapján meghatározható fı befolyásoló mutatók együttesét a regionális versenyképesség objektív ágának, az általuk számszerősíthetı mutatót, pedig a regionális versenyképesség objektív mutatójának neveztem el. Az elemzésbe bevont változók körét azonban túl
54
soknak tartottam ahhoz, hogy a regionális versenyképességi modellnek csak egy ágát, az objektív versenyképességet jellemezzék, ezenkívül a GDP-t, mint a regionális versenyképesség alapvetı mérıszámát sem akartam figyelmen kívül hagyni. Ezért olyan módszert alkalmaztam, amelynek segítségével lehetıség nyílt a bruttó hazai termék hatásának érvényesülésére is, mégpedig úgy, hogy a szóbanforgó mutatószámot háttérváltozóként szerepeltettem a modellben. A fajlagos GDP-nek az elemzésekbe történı bevonásához és a változók számának csökkentéséhez a többváltozós korreláció-analízist alkalmaztam, amely módszer lehetıvé tette a fajlagos GDP és a kiválasztott 17 mutató közötti kapcsolat intenzitásának és irányának kimutatását.22 A korrelációs mátrix segítségével a vizsgálatba bevont valamennyi változó közötti összefüggés mértéke kimutathatóvá vált, bár a disszertáció célkitőzésének megvalósítása szempontjából csak a bruttó hazai termék és a 17 mutató közötti kapcsolat intenzitásának és irányának mérése a lényeges. A vizsgálatokat az 1997, 1999, 2001 és 2003. évekre Budapest figyelembevételével, illetve a fıváros nélkül is elvégeztem. A számítás alapján a 17-bıl 7 mutató került a modellbe (6. táblázat). 6. táblázat: Az egy fıre jutó GDP-vel szoros korrelációt mutató változók valamint a korrelációs együtthatók intenzitása és iránya, megyékre vonatkozóan Mutató 1997 Népesség, fı 0,665 2 Népsőrőség, fı/km 0,825 Közmőolló, m 0,881 Mőködı vállalkozások száma, db/ezer fı 0,806 Személygépkocsik száma, db/ezer fı 0,734 Munkanélküliek aránya, % -0,640 Forrás: T-STAR, 2003, alapján saját számítás
22
1999 0,624 0,791 0,844 0,840 0,771 -0,753
2001 0,701 0,864 0,733 0,922 0,922 -0,749
2003 0,712 0,893 0,803 0,948 0,780 -0,721
A változók számának szőkítésére szolgáló alapvetı módszer a faktor-analízis. Az elemzéseknél figyelembe vett változók esetén nem használtam ezt a módszert, mert a faktor-analízis eredményeként hipotetikus, azaz fiktív változókat (faktorokat) különíthettem volna el, amelyek identifikálása nem egyértelmő. Kutatásaim során, azonban a meghatározott fı befolyásoló tényezıket számszerőleg is figyelembe vettem.
55
A táblázatban jól látható az egy fıre jutó GDP és a 17 mutató szorosságának mértéke alapján kiemelt változók közötti kapcsolat erıssége és iránya. Véleményem szerint ezek vizsgálata és értelmezése két szempont miatt is fontos. Egyrészt, mert az említett OGY. határozatban szereplı tényezık köre a korrelációs együttható intenzitásának mértéke alapján leszőkíthetı, így jelentısen egyszerősíthetı a fejlettség és versenyképesség számszerősítése. Másrészt,
kiküszöbölhetı
a
versenyképesség
számszerősítésének
az
a
hiányossága, ami abból ered, hogy a GDP-t legfeljebb megyei szinten mérik. Az általam kiválasztott mutatókkal a települések szintjén is mérhetıvé válik a fejlettség, illetve a versenyképesség. Amiatt, hogy a 0,7, vagy az annál nagyobb abszolút értékő korrelációs együtthatók esetében tekintjük nagyon szorosnak a vizsgált mennyiségi ismérvek közötti kapcsolatot (ami a vizsgált legalább 2 éves idıszakra érvényes), csak az e fölötti értékhez tartozó ismérveket tekintettem a regionális versenyképesség objektív fı befolyásoló mutatóinak.23 Ezek a tényezık álltak az egy fıre jutó GDP-vel a legszorosabb kapcsolatban. A 6. táblázatból leolvasható, hogy a fejlettséget meghatározó 6 fı befolyásoló mutató, a korrelációs együttható intenzitásának megfelelıen: −
az 1000 lakosra jutó mőködı vállalkozások száma,
−
a népsőrőség,
−
a közmőolló,
−
az 1000 lakosra jutó személygépkocsik száma,
−
a munkanélküliek aránya és
−
az év végi népességszám.24
23
Ennek az elvnek megfelelıen került be az év végi népesség, valamint a munkanélküliek aránya a modellbe. 24 A fenti ismérvekhez tartozó korrelációs együtthatókat vizsgálva a közmőolló és a tartós munkanélküliség közötti összefüggés esetén csökkenı tendenciájú együttható számszerősíthetı, amely azt jelzi, hogy egy késıbb végzett vizsgálat esetén nem biztos, hogy ez a két mutató bekerül a modellbe. A 2003-as évre vonatkozóan azonban – az elızı évek értékeinek
56
A következıkben a meghatározott fı befolyásoló mutatók fıbb jellemzıit tekintem át.25 5.2.1. A mőködı vállalkozások Az 1997-2003. évekre végzett korrelációs vizsgálatok azt mutatják, hogy az 1000 fıre jutó mőködı vállalkozások száma és az egy fıre jutó GDP között a legerısebb a kapcsolat. Ez érthetı, hiszen a vállalkozások a magyar gazdasági fejlıdés
jelentıs
tartalékai,
mert
a
foglalkoztatottságban
(a
munkahelyteremtésben), azaz a versenyképesség egyik fı összetevıjében meghatározó szerepet játszanak. Nagy jelentıséggel bírnak továbbá a helyi, a regionális és a rugalmasan változó, kisebb szegmenső piaci igények kielégítésében is (Sarudi, 2003). A rendszerváltás óta folyamatosan emelkedik a gazdasági szervezetek száma. 2004 végén 872 ezer vállalkozás mőködött Magyarországon, amelyek döntı többségének (342 ezer) a Közép-magyarországi régióban van a székhelye (KSH, 2005d) (9. ábra).
figyelembevételével – azonban ez a mutató, relatíve kisebb súllyal de a modell objektív ágának szerves részét kell, hogy képviselje. 25
A következı alfejezetekben során a népsőrőség és a népességszám mutatókat összevontan elemzem.
57
ÉszakMagyarország 11%
Dél-Alföld 11%
Észak-Alföld 12% Dél-Dunánt úl 9% Közép-Magyarország Dél-Dunánt úl Észak-Magyarország
NyugatDunánt úl 10%
Közép-Dunántúl Észak-Alföld
KözépMagyarország 37%
KözépDunántúl 10% Nyugat-Dunántúl Dél-Alföld
9. ábra: A mőködı vállalkozások számának megoszlása régiónként, 2004.26 Az országos átlagot tekintve 2004-ben, 86 volt az ezer fıre jutó mőködı vállalkozások száma. A Közép-magyarországi régióban az országos átlaghoz képest ez az érték 1,4-szeres (KSH, 2005d). Ennek oka véleményem szerint, a régió magas infrastrukturális ellátottsága, a széleskörő pénzügyi szolgáltatások és azok színvonala, a tızsde jelenléte, az oktatás, a kutatás színvonala, a helyi munkaerı magas képzettsége. A vállalkozások számára további vonzóerıt jelent a régió átlagosnál sőrőbb és jobb minıségő úthálózata, valamint az a tény, hogy az autópályák mindegyike áthalad a régión és lehetıség van a vízi szállításra és a légi forgalomra. A mőködı vállalkozások tekintetében az országos átlagot KözépMagyarországon kívül más régió nem éri el, illetve csupán a Nyugat-dunántúli régió közelíti meg, annak 99%-át teszi ki. Ebbıl az a következtetés vonható le, hogy a Nyugat-dunántúli régió igen erıs tıkevonzó képességgel rendelkezik. Többek között a jó megközelíthetıség, a nyugati határmenti elhelyezkedés valamint a munkaerı minısége eredményezi azt, hogy az országba beáramló 26
Forrás:http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/tabl3_3_2_5.html alapján saját szerkesztés
58
tıke jelentıs része ezen régióba érkezik. Ez természetesen nem jelenti a régió homogén, minden területi egységét átfogó fejlettségét. Gondoljunk csak Vas és Zala megye aprófalvas településszerkezetére és azok társadalmi-gazdasági problémáira (pl. elöregedı népesség, alacsony fokú iskolázottság, munkahely hiány stb.). Mindemellett azonban a régió erıs gazdasági potenciállal rendelkezik, ami lehetıvé teszi, hogy a kedvezı gazdaságföldrajzi helyzetét kihasználva gazdasági erejét növelje, ill. Vas és Zala megyék hátrányos adottságait mérsékelje. A legnagyobb lemaradás az Észak-magyarországi régióban tapasztalható. Itt a vizsgált mutató értéke 30%-kal kisebb (61 mőködı vállalkozás/ezer fı), mint az országos átlag (KSH, 2005d). Ez a kedvezıtlen helyzet elsısorban arra vezethetı vissza, hogy a rendszerváltást követıen a régió fı gazdasági erejét képezı nehézipar és bányászat leépült, az ipari termelés visszaesett, sok helyen megszőnt, illetve a gazdasági struktúra átalakítása számos tényezı miatt az indokoltnál lassabban halad. Az egyéni és társas formában mőködı vállalkozások gyakorisága hasonló, a társas vállalkozások aránya 47% (332 ezer), az egyéni vállalkozásoké pedig 53% (376 ezer) volt (KSH 2005d). A társas vállalkozások 50%-a a Középmagyarországi régióban mőködött, a többi régióban pedig inkább az egyéni vállalkozások domináltak (7. táblázat).
59
7. táblázat: Az egyéni és társas vállalkozások megoszlása Magyarországon régiónként, 2004.27 Egyéni Társas Régió vállalkozások vállalkozások aránya, % aránya, % Közép-Magyarország 27 50 Közép-Dunántúl 12 9 Nyugat-Dunántúl 12 8 Dél-Dunántúl 10 7 Észak-Magyarország 11 9 Észak-Alföld 14 7 Dél-Alföld 14 10 Magyarországon a vállalkozások döntı részét a kis- és közép-vállalkozások ezek a vállalkozások alkotják. Hangsúlyos szerepük a gazdasági élet minden területén megnyilvánul. Legkiemelkedıbb a jelentıségük a foglalkoztatásban (az alkalmazottak 65%-a KKV-nál dolgozik), valamint a vállalkozások által létrehozott jövedelemtermelésben. A fentiek miatt a regionális politikának is nagy szerepe van abban, hogy ezen vállalkozások részére megteremtse, illetve javítsa a fejlıdésükhöz szükséges feltételeket (Sarudi, 2003). A KKV-k termelékenysége azonban elmarad a nagyvállalatokétól, és csak kis részük képes az egységes piacon és harmadik piacokon való megjelenésre. A gazdaság szerkezeti modernizációjában csak töredékük képes aktívan részt venni. Többségük gazdálkodását magas munkaerı- és alacsony tıkeintenzitás jellemzi, azaz nagyobb mértékben részesednek a foglalkoztatásból, mint az árbevételbıl. Magyarországon a jelenleg mőködı kis- és középvállalkozásnak mintegy 95,1%-a 10 fınél kevesebb létszámú mikro-vállalkozás, 4,8%-a 11-250 fıt foglalkoztató középvállalkozás, 0,1 %-a pedig a 250 fınél is többet foglalkoztató vállalkozás. A KKV-k 43%-a a Közép-magyarországi régióban található. 11-11%-a az Észak-, illetve a Dél-Alföldön, 10%-a a Közép-dunántúli régióban, 9%-a a Nyugat-Dunántúlon, míg 8-8%-a a Dél-dunántúli és az Észak27
Forrás: http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/tabl3_3_2_5.html alapján saját számítás
60
magyarországi régióban mőködik.28 Egy ország gazdasági felzárkózását és nemzetgazdasági teljesítményének javulását nagymértékben befolyásolja a beáramló külföldi tıke mennyisége. A külföldi tıke egyre fontosabb szerepét az ENSZ szakosított szervezetének (Unctad) adata is jól alátámasztja, amely szerint míg 1990-ben a GDP 1,7%-át, addig napjainkra már 70%-át teszi ki a külföldi mőködı tıke aránya (Blahó M, 2007). Ezen vállalkozások 61%-a a Közép-magyarországi régióban található, 10-10%-uk az Észak-Alföldön és a Nyugat-Dunántúlon, 6%-uk a Dél-alföldi régióban, 5-5%-uk Közép-és Dél-Dunántúlon, míg 3%-uk az Északmagyarországi régióban mőködik. A külföldi mőködıtıke 28%-a Németországból, 15%-a Hollandiából, 11%-a Ausztriából, 5%-a Franciaországból, 4%-a az USA-ból, 37%-a pedig egyéb országokból áramlott Magyarországra 2005-ben (Blahó M, 2007). A rendszerváltás óta összesen 62 milliárd euró külföldi tıke érkezett Magyarországra. Kezdetben az olcsó munkaerı vonzotta az egyszerőbb összeszerelı tevékenységeket, majd 1995-2000-ben a képzett munkaerı csábította az autóiparba, az elektronikába, a pénzügyi és egyéb szolgáltatásokba befektetı külföldi vállalatokat. 2000 és 2006 között a zöldmezıs beruházások és az újrabefektetett jövedelmek váltak jellemzıvé. A rendszerváltás óta 2005-ben helyezték ki a legtöbb tıkét a nemzetközi vállalatok, összesen 6,1 milliárd eurót. A tıkebefektetések 40%-a a szolgáltató ágazatokba (ingatlanügyletek, gazdasági szolgáltatások,
pénzügyi
tevékenységek,
kereskedelem),
41%-a
a
feldolgozóiparba (jármőgyártás, villamos gép, mőszergyártás, egyéb feldolgozó ipar), 19%-a pedig a szállítás és távközlés valamint egyéb területekre áramlott (10. ábra) (Blahó M, 2007).
28
Forrás: http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/tabl3_3_2_5.html
61
Egyéb feldolgozóipar 22%
Kereskedelem, javítás 12%
Egyéb 9%
Szállítás, távközlés 10%
Pénzügyi tevékenység 10% Villamos gép, mőszer gyártása 9% Jármőgyártás 10%
Ingatlanügy, gazdasági szolgáltatás 18%
10. ábra: A külföldi mőködıtıke-állomány ágazati megoszlása, % Forrás: Blahó M, 2007.
Az, hogy az egyes területeken mennyi és milyen profilú vállalkozás mőködik, nagymértékben függ az adott terület infrastrukturális ellátottságától. Ahhoz ugyanis, hogy egy vállalkozás eldöntse, hogy vajon az ország melyik részén érdemes beruháznia, számos tényezıt kell mérlegelnie (Cserháti - et al., 2005). Az elemzések – ahogyan azt majd a késıbbiekben látjuk – azt igazolják, hogy a befektetık a beruházási döntéseik során negyedik legfontosabb tényezınek a közmőollót tartják. Ez azonban önmagában még nem járul hozzá a regionális versenyképesség növeléséhez, hiszen a regionális növekedés az infrastruktúra által nyújtotta lehetıségek sikeres gazdasági kihasználásától függ (Lengyel, 2003). Az infrastruktúra jelenléte tehát csak a versenyhátrányokat csökkenti, de a versenyelınyök növelését csak annak hatékony kihasználása segíti elı.
62
5.2.2. A népesség és a népsőrőség A népsőrőség és a népességszám mutatói a regionális versenyképességet szintén erısen befolyásoló mutatók, ugyanis a korrelációs vizsgálatok során az egy fıre jutó GDP-vel szoros, pozitív kapcsolatot mutattak (r=0,89 illetve r=0,71). E két mutatónak a regionális versenyképesség alakulásában betöltött szerepe azzal magyarázható, hogy a népesség fogyása és a vele párhuzamos öregedési folyamat az emberi erıforrások, és a társadalom egészének megújulásra való képességét csökkenti. Ráadásul ezek a folyamatok egy idı után erısítik és gyorsítják egymás negatív hatását. A népsőrőség és az év végi népességszám modellbe történı bevonása az tette indokolttá, hogy a kis lélekszámú települések fejletlenebbek, tehát a migráció inkább a fejlettebb, tartós versenyelınyökkel rendelkezı területek (fıleg települések) felé irányul. A fejlettség tehát szorosan kötıdik a települések urbanizáltságához is. A nagyvárosokba történı vándorlás súlyos problémát idézhet elı, a falvak egy részének elnéptelenedéséhez vezethet. Ezzel egyidejőleg a nagyvárosokban nı a zsúfoltság, az emberek által okozott környezeti szennyezés mértéke, és az urbanizációs feszültségek is egyre kevésbé elviselhetıvé válnak. Ebbıl a szempontból – tehát ökológiai megfontolásból – a népességszám csökkenése esetenként „hasznos” is lehet a magas népsőrőségő területeken (Cseh et al, 2001). Magyarország népessége 2007. január 1-én 10 millió 64 ezer fı volt. A 2003-tól jellemzı növekvı születésszám és a 2005-tıl megfigyelhetı csökkenı halálozások száma 2006-ban kedvezıen hatottak a népesedési folyamatokra. A népesség csökkés üteme lassuló tendenciát mutat. Amíg 2005-ben a népesség fogyás 22 ezer volt addig 2006-ban ennek egyharmadával, 13 ezerrel lettünk kevesebben (KSH,2007). Regionális szinten csak a Közép-magyarországi régióban növekedett a
63
népességszám 15 ezerrel. A legnagyobb mértékő népesség fogyás ÉszakMagyarországra (8600 fı) és Észak-Alföldre (7300 fı) volt jellemzı (8. táblázat). 8. táblázat: A népességszám alakulása régiónként, 2006 Népességszám Régió változás, ezer lakosra Közép-Magyarország 5,3 Közép-Dunántúl -1,3 Nyugat-Dunántúl -0,9 Dél-Dunántúl -5,0 Észak-Magyarország -6,8 Észak-Alföld -4,7 Dél-Alföld -3,9 Országosan összesen -1,3 Forrás: KSH, 2007.
Az utóbbi 20 évben bekövetkezett mintegy 5%-os népességfogyás – a kedvezıbb tendenciák ellenére – várhatóan folytatódik, bár a csökkenést a várható vándorlási nyereség valamelyest mérsékli. A csökkenı tendencia azért is aggasztó, mert a népességszám csökkenése, illetve az elöregedés folyamata kedvezıtlenül befolyásolja a társadalom eltartó képességét, másfelıl mindenkor közvetlen, negatív hatást gyakorol a társadalom számára potenciálisan rendelkezésre álló munkaerı létszámára. Magyarország népsőrősége 2005-ben 109, 2006-ban pedig 108 fı/km2 volt tehát a népességszámhoz hasonlóan itt is csökkenı tendenciát tapasztalhatunk. A népsőrőség az országos átlagot csak a Közép-magyarországi régióban haladta meg (413 fı/km2), a többi régióban 100 fı/km2 alatt van: Közép-Dunántúl 99 fı/km2, Nyugat-Dunántúl 78 fı/km2, Dél-Dunántúl 90 fı/km2, Észak-Alföld 97 fı/km2, Dél-Alföld 99 fı/km2, Észak-Magyarország 84 fı/km2. Az országos átlag alapján Magyarország viszonylag sőrőn lakott térségnek számít a 27 tagú EU-ban, ahol 115 fı/km2 az átlagos népsőrőség.
64
5.2.3. A közmőolló A közmőolló és a GDP/fı között szoros korreláció mutatható ki (r=0,80), ez indokolja, hogy a közmőolló, a – vállalkozásokhoz és a népsőrőséghez hasonlóan – a területi versenyképesség meghatározó mutatójaként került be a versenyképességi modellbe. Magyarországon még nem épült ki az egész országra kiterjedı csatornahálózat, illetve nem teljeskörően nem megoldott a jó minıségő ivóvíz biztosítása. Jelenleg az összegyőjtött szennyvizek 67%-a tisztítás nélkül jut a befogadókba, a tisztítás pedig csak harmadrészben felel meg az elıírásoknak. Ugyanakkor a tisztító kapacitások kihasználatlanok Sok helyen ihatatlanok a felszín alatti vizek (Varga, 2005). Annak ellenére, hogy a közmőolló évente átlagosan 2,1-2,7%-ponttal záródik, a Közép-magyarországi régió kivételével meglehetısen kedvezıtlen értékek jellemzık a régiókra. Közép-Magyarország helyzete sajátos, mivel a budapesti agglomerációban és a Dunakanyar térségében kedvezı a helyzet (99%), ezért a régió ezen mutató tekintetében is a rangsor élén áll. A közmőolló értéke a Dél-dunántúli régióban a legkedvezıtlenebb (9. táblázat). A mutató nagyságát az egyes régiók településszerkezete is befolyásolja, hiszen a nagyobb településeken átalában fejlettebb a csatornahálózat, a kisebb településeken viszont elsısorban az ivóvízhálózat került kiépítésre. 9. táblázat: A közmőolló alakulása Magyarország régiónként, 2005 Régió Közmőolló , m 797 Közép-Magyarország 576 Közép-Dunántúl 601 Nyugat-Dunántúl 412 Dél-Dunántúl 493 Észak-Alföld 356 Dél-Alföld 542 Észak-Magyarország 551 Országos átlag Forrás: Környezet és Energia Operatív Program 2007-13 65
A 9. táblázat jól mutatja az ország gazdagabb nyugati és a szegényebb keleti és déli (dél-nyugati) területei közötti különbségeket. A régiós értékek mögött azonban nagy a szóródás. Fıleg az aprófalvas térségekben súlyos gondot okoz és komoly infrastrukturális hátrányt jelent, hogy a vezetékes vízhálózat kiépítését csak kis mértékben, vagy egyáltalán nem követte a szennyvízhálózat kiépítése Ennek egyrészt az az oka, hogy a szennyvízelvezetés – és szennyvíztisztítás megfelelı színvonalú biztosítása jóval költségesebb, mint az ivóvízvezeték kiépítés, másrészt pedig az önkormányzatok közegészségügyi szempontból kiemelkedı feladatuknak tekintették (és tekintik) a lakosok egészséges ivóvízzel való ellátását, így a szennyvíztisztítási feladatok háttérbe szorulnak. 5.2.4. A munkanélküliek aránya A 6. táblázatban látható, hogy az egy fıre jutó GDP és a munkanélküliek aránya között 1997-ben közepesen szoros, míg 1999-ben, 2001-ben és 2003-ban szoros, illetve az egy fıre jutó GDP és a tartós munkanélküliek aránya között, mindegyik évben közepesen szoros, de mindkét esetben negatív irányú korreláció mutatható ki. A korrelációs együttható által jelzett összefüggés mértéke alapján ezért a munkanélküliek arányát tekintettem a regionális versenyképesség ötödik fı befolyásoló mutatójának. A munkanélküliség azt mutatja, hogy a régió gazdaságilag aktív lakosságának mekkora hányada nem rendelkezik bejelentett munkahellyel. Azokon a településeken, ahol a lakosság nagyobb része munkanélküli, kevesebb felhasználható jövedelem keletkezik, ez pedig jelentıs hátrányt jelent a régió versenyképessége szempontjából. Magyarországon a munkanélküliek számát 2000-2002-ben a csökkenés jellemezte, amit 2003-tól azonban elıbb enyhe majd erıteljes növekedés követ. Az ezredforduló óta 53 ezerrel nıtt a munkanélküliek száma, amelynek eredményeképpen 2006-ban 317 ezer munkanélküli volt az országban, 13 ezerrel több mint az elızı évben. A ráta ugyanezen idıszak alatt 6,4%-ról 7,5%ra változott, azonban még így sem érjük el az EU-25 átlagát (8%) (KSH, 2006b).
66
A munkanélküliséget nagy mértékő területi különbségek is jellemzik. Az Észak-alföldi és az Észak-magyarországi régióban él a legtöbb munkanélküli. Jóval kisebb mértékek tapasztalhatók a Közép-, és Nyugat-dunántúli régiókban (10. táblázat). A munkanélküliség területi különbségei a rendszerváltás óta elmélyültek. A kilencvenes években ugyanis az új munkahelyek túlnyomó részben az ország urbanizált, viszonylag iskolázott népességgel és fejlett infrastruktúrával rendelkezı középsı és nyugati régióiban jöttek létre. A regionális adatok azonban nem érzékeltetik az egyenlıtlenségek valóságos méreteit. Az egyenlıtlenségek számos kistérség és település szintjén jóval nagyobb mértékben, esetenként többszörösen gyorsabban nıttek, mint a régiók szintjén. 10. táblázat: A munkanélküliségi ráta régiónként, 200629 Munkanélküliségi ráta, % 5,1 6,0 5,7 9,3 11,0 7,8 11,0 7,5
Régiók Közép- Magyarország Közép-Dunántúl Nyugat-Dunántúl Dél-Dunántúl Észak-Alföld Dél-Alföld Észak-Magyarország Országos átlag
5.2.5. A személygépkocsi ellátottság Az 1000 lakosra jutó személygépkocsik száma szintén jelentıs tényezıként szerepel a regionális versenyképesség alakításában (r=0,78). Ennek minden bizonnyal az az oka, hogy azokon a településeken, ahol magasabb az 1000 fıre jutó gépkocsik száma, több jövedelemmel rendelkezik a lakosság, tehát az egy fıre jutó GDP értéke is magasabb. A mutató értéke folyamatosan, hullámzó
29
Forrás: http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/tabl3_3_2_5.html alapján saját számítás
67
ütemben növekszik. Még az 1990-es évek elején tapasztalható gazdasági válság következtében sem állt meg, csak a növekedés üteme lassult. Magyarországon 2 millió 900 ezer személygépkocsi volt 2005-ben, amelyek 34%-a a Közép-magyarországi régióban, 13-13%-a az Észak- és Dél-alföldi régióban, 11%-a a Közép-Dunántúlon, 10-10%-a a Nyugat-dunántúli és az Észak-magyarországi, 9%-a pedig a Dél-dunántúli régióban volt forgalomban. Az életszínvonal jelentıs mutatószáma az ezer fıre jutó személygépkocsik száma. Az EU-ban nálunk a második legalacsonyabb az ezer fıre jutó személygépkocsi szám (287)30 (11. táblázat). 11. táblázat: Az ezer fıre jutó személygépkocsi állomány régiónként, 200531 Régió Közép-Magyarország Közép-Dunántúl Nyugat-Dunántúl Dél-Dunántúl Észak-Alföld Dél-Alföld Észak-Magyarország Országos átlag
Személygépkocsi szám, ezer fıre 343,11 287,05 298,13 275,62 237,86 270,51 234,62 286,67
Az ezer fıre jutó személygépkocsik száma az Európai Unióban általában magasabb a vidéki területeken. Ennek az az oka, hogy a városokban magasabbak a gépkocsi-tartási költségek, nagyobbak a parkolási problémák, több a fajlagos üzemanyag-fogyasztás és jobban elérhetı a tömegközlekedés.32 Magyarországon ezzel szemben ellentétes tendenciák érzékelhetık: a kisebb településeken kevesebb az ezer fıre jutó személygépkocsik száma, ami a népességszám növekedésével emelkedik. 30
Forrás:http://themes.eea.europa.eu/Sectorsand activities/transport/indicators/technology/TERM 32.2002/TERM 2002 32 AC Size of the vehicle fleet.pdf#search=%22 vehicles%20 per%20capita%20hungary%22 31 Forrás: http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/tabl3_3_2_5.html alapján saját számítás 32
www.kti.hu/downloads/palfalvi/vsz.pdf.
68
5.3. A regionális versenyképesség fı befolyásoló mutatói és az egy fıre jutó GDP közötti törvényszerőségek feltárása Az 5.2. fejezetben leírt mutatók (mőködı vállalkozások, népsőrőség, népesség, közmőolló, munkanélküliek aránya, személygépkocsi ellátottság) az egy fıre jutó GDP-vel szoros kapcsolatban állnak. Ennek alapján a kutatás következı lépcsıjeként – a többváltozós regresszió-analízis módszerét alkalmazva – kísérletet tettem e mutatók közötti törvényszerőségek megállapítására. Elsı lépésként többváltozós lineáris, hatványkitevıs, exponenciális, parabola és hiperbola függvények illesztésére került sor.33 A függvények illesztésekor az egy fıre jutó GDP jelentette a függı változót, míg a befolyásoló mutatók az analízis független változóinak szerepét töltötték be. A vizsgálatok során 61 modell lefuttatására került sor, amihez az MsExcel program csomagot alkalmaztam. A mutatók együttes elemzésekor azt tapasztaltam, hogy a függvények illesztése eredményeként kapott regressziós outputok több ok miatt nem elfogadhatók. Egyes outputok esetén: − a modell hiba (szignifikancia) szintje kisebb-nagyobb mértékben meghaladta a kritériumként kitőzött általános 5%-os szintet, vagy − a modell szignifikancia szintje elfogadható volt, de több paraméter szignifikancia szintje nem volt megfelelı, illetve − az elızı két pontban leírtak keveredtek, azaz sem a modell sem az egyes paraméterek szignifikancia szintje nem volt megfelelı. A fentiekben vázolt vizsgálatok azt jelezték, hogy a vizsgált mutatók nem jellemezhetık egy modellben, mert alakulásukat számos egyéb tényezı is befolyásolhatja. Emiatt más úton kellett megoldást keresnem a probléma áthidalására. 33
A disszertáció az 1997-2003. évek elemzésével foglalkozik, azonban a regresszió-analízis esetén – a terjedelmi követelmények betartása végett – csak a 2003. évet vettem figyelembe, így a kidolgozandó modell statikussá vált.
69
Az 5.2. fejezetben tárgyalt korreláció-analízis eredményét figyelembe véve a mutatók fokozatos elhagyásával szőkített modellek kerültek lefuttatásra. Ez azt jelenti, hogy a korrelációs együttható abszolút nagyságát figyelembe véve – tehát mindig a legkisebb szorossági együtthatójú változót elhagyva (azaz egyfajta maximin elvet követve) – került sor a felsorolt függvénytípusok illesztésére. A futtatások eredményeként azonban ugyanazokkal a problémákkal találtam szemben magam, mint amelyeket a fentiekben már kifejtettem. Megoldásként kínálkozott még az a lehetıségként, hogy – a valamennyi változót tartalmazó elemzések outputjaihoz visszatérve – nem a korrelációs együtthatóknak megfelelıen, hanem a nem elfogadható – 5% feletti – szignifikancia szintekkel rendelkezı mutatók kihagyásával próbáljak bizonyos törvényszerőségeket feltárni. Ennek megfelelıen a hat befolyásoló mutatót tartalmazó többváltozós regressziós modellekbıl kihagytam azokat a változókat, amelyeknek a szignifikancia szintje 5%-nál magasabb volt. Például a többváltozós exponenciális modellben csak a közmőolló és a munkanélküliek aránya mutatók hiba szintje volt elfogadható, így a következı lépésként egy olyan többváltozós exponenciális regresszió analízis került lefuttatásra, amelyben már csak a fent említett mutatók és az egy fıre jutó GDP szerepeltek. A szőkített modellek eredményeit az 12. táblázat tartalmazza. 12. táblázat: A fı befolyásoló mutatók alapján elfogadott függvények A vizsgálatba bevont változók 1. modell GDP, ezerFt/fı Közmőolló, % Munkanélküliek aránya, % 2. modell GDP, ezerFt/fı Közmőolló, % Munkanélküliek aránya, %
Az illesztett függvény típusa
Az elfogadott függvény relatív illesztési hibája, %
hatványkitevıs
19,90
exponenciális
19,22
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
70
A 12. táblázat csak azokat a függvényeket tartalmazza, amelyek illesztése esetén mind a függvények paraméterei, mind maga a modell szignifikánsnak bizonyultak. A vizsgálatok azt mutatták, hogy az egy fıre jutó bruttó hazai termékkel legszorosabb korrelációban lévı hat mutató közül csak kettı, nevezetesen a közmőolló és a munkanélküliek aránya bevonásával lehet többváltozós modellt felállítani. Ebben az egy esetben azonban elég jól illeszkedı függvényekkel lehet leírni a kiemelt három változó közötti kapcsolatot, ugyanis mind a hatványkitevıs mind az exponenciális függvénynél a relatív illeszkedési hiba nem haladja meg nagy mértékben az elfogadási határt (15%). A két függvény közül természetesen a jobban illeszkedıt, nevezetesen az exponenciális függvényt választottam, amely ebben az esetben erısebben jellemzi a mutatók közötti törvényszerőségeket. A három mutatóval végzett exponenciális regresszió analízis outputja a 2. mellékletben található. Az elemzés outputja alapján az alábbi regressziós egyenlet írható fel: ) y = 1392,954 ⋅1,008 x1 ⋅ 0,901x2 Az egyenlet alapján az a konzekvencia vonható le, hogy amennyiben az 1 km ivóvízvezeték-hálózatra jutó csatorna-hálózat hossza (közmőolló) 1%-kal nı, akkor az egy fıre jutó bruttó hazai termék értéke átlagosan 0,8%-kal emelkedik, ha a másik tényezıt – a munkanélküliek arányát – változatlannak tekintjük. A munkanélküliek arányának 1%-os emelkedése pedig átlagosan 9,9%-os csökkentést eredményez az egy fıre jutó GDP értékében, a közmőolló változatlansága mellett. Az 5.2. fejezetben meghatározott korrelációs együtthatók – a közmőolló (r=0,803) és a munkanélküliek aránya (r=-0,721) esetén is – szoros kapcsolatot mutattak ki az egy fıre jutó GDP-vel végzett összefüggés vizsgálatok során. A szoros kapcsolatot a többváltozós exponenciális regresszió-analízis outputjában található többszörös korrelációs együttható is mutatja (R=0,898). A vizsgált mutatók közötti kapcsolat szorosságára a begyőrőzı hatásoktól mentesítı parciális korrelációs együtthatók kisebb intenzitású összefüggést mutattak ki 71
(közmőolló-GDP: 0,673; munkanélküliek aránya-GDP: -0,511). Ugyanakkor a két
magyarázó
változó
közötti
összefüggés
nem
jelentıs
(r=-0,032),
következésképpen a multikollinearitás mértéke elhanyagolható. A többszörös determinációs együttható 80,7% ami azt jelzi, hogy a két független változó elég nagymértékben magyarázza az egy fıre jutó GDP varianciáját. Abból adódóan, hogy valamennyi változót nem lehetett bevonni egy modellbe, kétváltozós függvények illesztésére kerülhetett sor. Az elemzés során elfogadott függvényeket és a relatív illesztési hibákat az 13. táblázat tartalmazza. Hasonlóan a korábbiakhoz, független változóként a hat fı befolyásoló mutató, míg függı változóként az egy fıre jutó GDP került bevonásra. 13. táblázat: A fı befolyásoló mutatók alapján végzett regresszió-analízis eredményei A vizsgálatba bevont független változók Vállalkozások száma, db/ezer fı Népsőrőség, fı/km2
A legkisebb relatív illesztési hibával rendelkezı függvény Exponenciális (12,01%) Lineáris (1,31%)
Közmőolló, %
Exponenciális (22,32%)
Személygépkocsik száma, db/ ezer fı
Exponenciális (23,32%)
Munkanélküliek aránya, %
Exponenciális (27,41%)
Év végi népességszám, fı
Exponenciális (28,30%)
Regressziós egyenlet
) y = 416,679 ⋅ 1,015 x
) y = 1244,641 + 0,729 ⋅ x ) y = 693,293 ⋅1,013 x ) y = 234,079 ⋅ 1,007 x ) y = 2475,837 ⋅ 0,859 x ) y = 1037,037 ⋅1,000 x
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját szerkesztés
A mőködı vállalkozások vizsgálatakor megállapított exponenciális függvény (11. ábra) jól jellemzi az egy fıre jutó GDP-vel való összefüggést, ugyanis a függvény relatív illesztési hibája a maximálisan megengedett 15% alatti értéket vesz fel (12,01%). A korrelációs vizsgálatok már mutatták, hogy a mőködı vállalkozások száma és az egy fıre jutó GDP között igen szoros pozitív kapcsolat áll fenn. Ez azt jelenti, hogy amennyiben a vállalkozások száma egy egységgel (db/ezer fı) emelkedik, akkor a GDP átlagosan 1,5%-kal nı (3. 72
melléklet).34 Ez a megállapítás könnyen belátható, hiszen több vállalkozás több elıállított értéket jelent, és ez hozzájárul a GDP növekedéséhez. A modell alapján az is megállapítható, hogy a két változó közötti összefüggést nagymértékben determinálja a vállalkozások száma, ugyanis az a GDP varianciájának nagy részét (89,9%-át) éppen ez magyarázza. 4000,00 y = 416,68e0,015x 2 R = 0,899
3500,00 GDP, ezer Ft/fı
3000,00 2500,00 2000,00 1500,00 1000,00 500,00 0,00 0,00
20,00
40,00
60,00
80,00
100,00
120,00
140,00
160,00
mőködı vállalkozások száma, db/ezer fı
11. ábra: Az egy fıre jutó GDP és a mőködı vállalkozások száma közötti exponenciális kapcsolat, megyénként35 Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját szerkesztés
Az egy fıre jutó GDP és népsőrőség közötti összefüggés lineáris függvénnyel jellemezhetı (12. ábra). A relatív illesztési hiba ebben az esetben a megengedett határértéken belül van (1,31%). A két mutató között pozitív és szoros kapcsolat áll fenn, így – a regressziós egyenlet alapján – a népsőrőség egy egységnyi (1 fı/km2) növekedése esetén az egy fıre jutó GDP 729 Ft-tal emelkedik átlagosan (13. táblázat). A népsőrőség 79,7%-ban magyarázza a bruttó hazai termék
34
A módszer jellegébıl adódóan a regresszió-analízis során a nem lineáris függvények illesztése esetén, az egyes változókat transzformálni kellett. Ebben az esetben, a regressziós outputban megjelenı korrelációs együttható a transzformált változók közötti kapcsolatot méri. Ez az oka annak, hogy az 7. táblázatában található szorossági együtthatók és a mellékletekben található nekik megfelelı outputok korrelációs együtthatói kismértékben eltérnek egymástól. Természetesen az alábbi fejezet eredményeinek értelmezéséhez a korábban meghatározásra kerülı szorossági koefficienseket veszem alapul. 35
Az 11. ábrán csak az átláthatóbb szemléltetés miatt nem szerepeltetem Budapest igencsak kiugró értékét, természetesen a vizsgálatokba a fıvárost is bevontam.
73
varianciáját, ami azt jelenti, hogy a fennmaradó 21,3%-nyi determináció egyéb tényezıknek a hatására vezethetı vissza (4. melléklet). 2500,00
GDP, ezer Ft/fı
2000,00 y = 0,729x + 1244,641 R2 = 0,797 1500,00
1000,00
500,00
0,00 0,00
20,00
40,00
60,00
80,00
100,00 120,00 140,00 160,00 180,00 200,00
népsőrőség, fı/km2
12. ábra: Az egy fıre jutó GDP és a népsőrőség közötti lineáris kapcsolat, megyénként Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját szerkesztés
A közmőolló esetén megállapított exponenciális függvény (13. ábra) nem a legkisebb illeszkedési hibával (22,32%) írja le a vizsgált jelenséget (13. táblázat). Jóllehet a másodfokú konvex parabola függvény az exponenciálishoz képest jobban illeszkedett (relatív illeszkedési hiba: Vse=15,29%), azonban annak nehéz szakmai értelmezhetısége miatt, a másik legjobban illeszkedı exponenciális függvény elfogadása mellett döntöttem. A megengedettnél nagyobb relatív illesztési hiba okán csak óvatos következtetés vonhatók le a közmőolló és a GDP közötti összefüggést illetıen. A korrelációs vizsgálatok már mutatták, hogy a közmőolló és az egy fıre jutó GDP között szoros pozitív kapcsolat áll fenn, tehát a közmőolló értékének javulására, a GDP/fı mutató növekedéssel reagál. A modell regressziós outputja (5. melléklet) alapján az is megállapítható, hogy a közmőolló a GDP varianciájának nagy részét (64,5%-át) magyarázza.
74
3500
GDP, ezer Ft/fı
3000
0,0133x
y = 693,29e 2 R = 0,645
2500 2000 1500 1000 500 0 0
20
40
60
80
100
közmőolló, %
13. ábra: Az egy fıre jutó GDP és a közmőolló közötti exponenciális kapcsolat, megyénként Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját szerkesztés
A személygépkocsik száma és a GDP közötti kapcsolatot statisztikailag a másodfokú parabolikus függvény reprezentálja legjobban (14. ábra), bár a relatív (Vse=17,92%) illesztési hiba itt is meghaladja a maximálisan megengedett 15%-ot (13. táblázat). Szakmailag azonban ez a függvény is nehezen értelmezhetı, emiatt a második legjobb illesztésnek bizonyuló exponenciális függvényt választottam (Vse=23,32%). A megengedettnél nagyobb relatív illesztési hiba illesztési hiba okán – a közmőollóhoz hasonlóan itt is csak óvatos következtetések vonhatók le. Ebben az esetben is pozitív irányú de már kisebb intenzitású korrelációs együttható számszerősíthetı (r=0,780). Ez az oka annak, hogy a vizsgált mutató a GDP varianciájának „csak” 60,8%-át magyarázza. A regressziós egyenlet alapján megállapítható, hogy a személygépkocsik számának növekedése, az egy fıre jutó GDP növekedését vonja maga után (6. melléklet).
75
4000,00 3500,00
GDP, ezer Ft/fı
3000,00 y = 234,08e0,0067x R2 = 0,608
2500,00 2000,00 1500,00 1000,00 500,00 0,00 0,00
50,00
100,00
150,00
200,00
250,00
300,00
350,00
400,00
személygépkocsik száma, db/ezer fı
14. ábra: Az egy fıre jutó GDP és a személygépkocsik száma közötti exponenciális kapcsolat, megyénként Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját szerkesztés
A munkanélküliek aránya és a GDP közötti kapcsolatot statisztikailag a hiperbolikus függvény reprezentálja legjobban (15. ábra), bár a relatív (Vse=20,71%) illesztési hiba itt is meghaladja a maximálisan megengedett 15%ot (13. táblázat). A megengedettnél nagyobb relatív illesztési hiba okán itt is csak óvatos következtetések vonhatók le. Ezt a függvényt is nehéz szakmailag értelmezni, emiatt a második legjobb illesztésnek bizonyuló exponenciális függvényt választottam (Vse=27,41%). Ebben az esetben negatív irányú közepes intenzitású korrelációs együttható számszerősíthetı (r=-0,721), így a vizsgált mutató a GDP varianciájának csak 52%-át magyarázza. A regressziós egyenletbıl a relatív illesztési hiba nagyság miatt csak azt az óvatos következtetést vonhatjuk le, hogy a munkanélküliek arányának növekedése az egy fıre jutó GDP csökkenését vonja maga után (7. melléklet).
76
4000 3500
GDP, ezer Ft/fı
3000 2500
y = 2475,8e-0,1524x 2 R = 0,520
2000 1500 1000 500 0 0
1
2
3
4
5
6
7
8
Munkanélküliség, %
15. ábra: Az egy fıre jutó GDP és a munkanélküliek aránya közötti exponenciális kapcsolat, megyénként Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját szerkesztés
A regionális versenyképesség modelljébe bekerült másik demográfiai mutató a népesség. A népesség esetében az exponenciális függvény bizonyult a legjobb illesztésőnek a fajlagos GDP-vel való összefüggés leírására (Vse=28,3%). Az illesztés relatív hibája azonban 13,3%-kal meghaladja az elfogadható mértékő hibahatárt, ezért ebben az esetben is óvatosan kell eljárni az eredmények értelmezése során (13. táblázat). A 16. ábrán látható determinációs együttható – a módszer sajátosságából adódóan – a transzformált változók közötti determináció nagyságát méri. Ezen változók esetében nem beszélhetünk nagyon erıs intenzitású kapcsolatról, mint ahogy azt a korábbi vizsgálatok már mutatták. Ennek okán a determinációs együttható értéke is közepes befolyásoló hatást mutat (50,7%). Azt azonban elmondhatjuk, hogy a népesség számszerő növekedése (fı) az egy fıre jutó GDP növekedését vonja maga után (8. melléklet).
77
4000,00 3500,00 GDP, ezer Ft/fı
3000,00 y = 1037*1x R2 = 0,520
2500,00 2000,00 1500,00 1000,00 500,00 0,00 0,00
200,00
400,00
600,00
800,00
1000,00
1200,00 1400,00
1600,00 1800,00
év végi népesség, ezer fı
16. ábra: Az egy fıre jutó GDP és a népességszám közötti exponenciális kapcsolat, megyénként Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját szerkesztés 5.4.
A
régiók
versenyképességét
leíró
modell
objektív
ágának
meghatározása Az 5.2. és 5.3. fejezetekben leírtak szerint a régiók versenyképességét leíró modellbe hat változó bevonására került sor. A korreláció analízis eredményei szerint ezek a változók, az egy fıre jutó GDP-vel szoros kapcsolatot mutatnak. Amiatt, hogy a 24/2001. sz OGY. határozatban szereplı 17 változó szőkítése tisztán matematikai-statisztikai módszerekkel történt, a hat fı befolyásoló mutatót együttesen az objektív regionális versenyképességi (továbbiakban ORV) mutatónak neveztem el.36 A meghatározásra került hat mutató együttesen alkotja a modell objektív ágát. Kutatásaim célja az volt, hogy egy komplex mérıszámot dolgozzak ki a regionális versenyképesség mérésére. Tekintettel arra, hogy a modellbe bekerült mutatószámok
más-más
mértékegységgel
rendelkeznek,
azokat
elıször
összehasonlíthatóvá (összeadhatóvá) kellett tenni (14. táblázat).
36
A disszertáció 5.5. fejezetében kerül bevezetésre a szubjektív regionális versenyképesség fogalma, amely a lakosság véleményét tükrözi.
78
14. táblázat: Az objektív regionális versenyképesség fı befolyásoló mutatói Fı befolyásoló mutatók Vállalkozások száma Népsőrőség Közmőolló Személygépkocsik száma Munkanélküliek aránya Népességszám Forrás: Saját szerkesztés
Mértékegységek db/ezer fı fı/km2 m db/ezer fı % fı
A mutatók összeadhatóságának biztosítása érdekében skála-összehangoló transzformációt alkalmaztam, amelynek eredményeként a versenyképességet befolyásoló hat fı mutató azonos szintő mérési skálára került az alábbi módon: yi=
x i − x min . Rx
Ahol yi: a transzformált érték xi : Az adott változó értéke az adott településen x min : Az adott változó legkisebb értéke a települések között R x : Az adott változó legnagyobb és legkisebb értékének különbsége (terjedelem) A skála-összehangoló transzformációt követıen a változók összeadhatóvá váltak. A korreláció-analízis eredményét azonban nem akartam figyelmen kívül hagyni, ezért a fı befolyásoló mutatókat aszerint súlyoztam, hogy az egy fıre jutó GDP-vel milyen szoros volt a kapcsolatuk. Súlyként a 2003-as évre vonatkozó korrelációs együtthatót alkalmaztam, amely szerint az objektív versenyképesség az alábbi általános formulában írható fel: ORV = 0,948 ⋅ V + 0,893 ⋅ NS + 0,803 ⋅ KO + 0,780 ⋅ SZGK − 0,721 ⋅ M + 0,712 ⋅ N
37
Ha az ORV képletébe behelyettesítjük a hat befolyásoló mutató értékét, minden egyes megyére vonatkozóan egyetlen számmal jellemezhetjük a megyei, 37
ORK: objektív regionális versenyképesség, V: vállalkozások száma, KO: közmőolló, SZGK: személygépkocsik száma, M: munkanélküliek aránya, N: népességszám
79
majd a megyei mutatók egyszerő átlagolásával a regionális versenyképességet. A 15. táblázatban összehasonlítás látható a területi versenyképesség nemzetközileg elfogadott mutatószáma, az egy fıre jutó GDP és az általam meghatározott mutatószám (ORV) szerinti megyei, sorrendrıl. 15. táblázat: A megyék és Budapest sorrendje a GDP és az ORV szerint, 2003 Sorrend 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20.
Megye Budapest Gyır-Moson-Sopron Vas Fejér Komárom-Esztergom Pest Zala Veszprém Tolna Csongrád Baranya Heves Hajdú-Bihar Bács-Kiskun Somogy Jász-Nagykun-Szolnok Borsod-Abaúj-Zemplén Békés Nógrád Szabolcs-Szatmár-Bereg
GDP, Sorezer Megye rend Ft/fı 1. Budapest 3598,820 2. Gyır-Moson-Sopron 1996,140 3. Komárom-Esztergom 1674,780 4. Pest 1597,530 5. Zala 1570,750 6. Fejér 1495,560 7. Heves 1470,840 8. Vas 1346,210 9. Veszprém 1329,730 10. Borsod-Abaúj-Zemplén 1307,070 1261,750 11. Jász-Nagykun-Szolnok 1245,270 12. Szabolcs-Szatmár-Bereg 1242,180 13. Tolna 1149,480 14. Baranya 1148,450 15. Nógrád 1145,360 16. Csongrád 1055,750 17. Hajdú-Bihar 1051,630 18. Somogy 923,910 19. Bács-Kiskun 917,730 20. Békés
ORV 2,143 0,895 0,879 0,810 0,689 0,662 0,635 0,588 0,584 0,582 0,577 0,567 0,562 0,523 0,516 0,500 0,486 0,458 0,450 0,440
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
A 15. táblázatban látható a kétféle mutatószám szerinti sorrend. Az objektív regionális versenyképességi mutató alapján felállított sorrend – Budapest és Gyır-Moson-Sopron megye kivételével – jelentısen eltér a GDP szerint képzett rangsortól. A megyék rangsorában az ORV mutató szerint különösen BorsodAbaúj-Zemplén és Szabolcs-Szatmár-Bereg megye helyezése javult. Ezzel szemben Bács-Kiskun és Csongrád megyéké viszont nagymértékben romlott. A sorrendek közötti eltérések okainak feltárásakor elıször a GDP és az
80
ORV szerinti versenyképességre vonatkozóan három – gyenge, közepes, erıs – csoportba osztottam a megyéket (16. táblázat). 16. táblázat: A megyék és Budapest kategorizálása a GDP és az ORV szerint38 GDP szerinti versenyképesség gyenge ( 1100 eFt/fı alatt) SzabolcsSzatmárBereg Nógrád
ORV szerinti versenyképesség
közepes (1100-1700 eFt/fı)
erıs (1700 eFt/fı felett)
Jász-NagykunSzolnok
Gyır-MosonSopron
Békés
Csongrád
Somogy
Budapest
BácsKiskun
Nógrád
Somogy
Baranya
HajdúBihar
Tolna
BácsKiskun Borsod-Abaúj- HajdúZemplén Bihar Békés
gyenge (0,5 alatt)
közepes (0,5-0,7)
erıs (0,7 felett) Pest KomáromEsztergom Gyır-MosonSopron Budapest
Szabolcs-SzatmárBereg Jász-NagykunSzolnok Borsod-AbaújZemplén
Heves Baranya Csongrád Tolna
Veszprém
Veszprém
Vas
Zala
Heves
Pest
Fejér
KomáromEsztergom
Zala
Fejér Vas Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
A magasabb versenyképességi kategóriába jutott megyéket piros színnel, az alacsonyabb versenyképességi kategóriába jutottakat pedig zöld színnel jelöltem. Látható, hogy a legtöbb helyezést javító Szabolcs-Szatmár-Bereg és Borsod-Abaúj-Zemplén megyék az ORV szerinti versenyképességi sorrendben a közepes
versenyképességő
megyék
csoportjába
került.
Ugyanakkor
a
rangsorban helyezést vesztett megyék közül csak Bács-Kiskun megye került a gyenge versenyképességőek csoportjába. 38
A táblázat nagyság szerint növekvı sorba rendezve tartalmazza a megyéket.
81
A kategorizálást az ORV-t alkotó hat mutatóval is elvégeztem. Tercilisek (harmadolók) alkalmazásával ismét három – alacsony, közepes, magas – intervallumot alakítottam ki (8. melléklet). A 16. táblázatban kiemelt megyéknél megvizsgáltam, hogy az egyes versenyképességi mutatószámok alapján mely osztályközökbe sorolhatók. A 17. táblázat az ORV rangsorban kedvezıbb helyezést elért megyék jellemzıit mutatja be. 17. táblázat: A közepes versenyképességi kategóriába felkerült megyék jellemzıi, az ORV-t alkotó mutatószámok alapján A Szabolcs-Szatmármutatószám Bereg súlya
Mutató
Borsod-AbaújZemplén
Nógrád
Vállalkozások száma
0,948
alacsony
alacsony
alacsony
Népsőrőség
0,893
közepes
magas
közepes
Közmőolló
0,803
közepes
magas
közepes
0,748
alacsony
alacsony
alacsony
magas
magas
magas
magas
magas
alacsony
Személygépkocsik száma Munkanélküliek aránya
39
-0,721
Népesség 0,712 Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
A 0,8-nél nagyobb súllyal bíró mutatószámok befolyásolták a legnagyobb mértékben azt, hogy az egyes megyék mely versenyképességi csoportba kerültek. Ez azt jelenti, hogy amennyiben a három legnagyobb súlyú mutató közül (vállalkozások száma, népsőrőség, közmőolló) közül legalább kettı esetében minimum közepes minısítés kap egy megye, akkor biztos, hogy egy versenyképességi kategóriával feljebb kerül az ORV szerinti rangsorban. A 17. táblázatban látható, hogy a másik három mutatószám szerinti csoportbeosztás nem volt döntı befolyással a versenyképességi kategória meghatározására: Nógrád megye a személygépkocsik- és a népesség szám esetén is csak a legalsó kategóriába került, de összességében mégis javította pozicióját az ORV ranglistán. Komárom-Esztergom és Pest megye az 39
A munkanélküliség negatív elıjellel szerepel az ORV mutatóban, tehát a különbözı intervallumokat fordítva kell értelmezni. Ezért a magas kategória esetén zöld, az alacsony kategória esetén pedig piros színt alkalmaztam.
82
ORV szerinti rangsor alapján a közepesbıl az erıs versenyképességő megyék kategóriájába kerültek át (18. táblázat). 18. táblázat: Az erıs versenyképességi kategóriába felkerült megyék jellemzıi, az ORV-t alkotó mutatószámok alapján A KomáromMutató mutatószám Pest Esztergom súlya Vállalkozások száma 0,948 közepes magas Népsőrőség 0,893 magas magas Közmőolló 0,803 magas magas Személygépkocsik száma 0,748 közepes magas Munkanélküliek aránya -0,721 alacsony alacsony Népesség 0,712 alacsony magas Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
Pest megye esetében könnyen magyarázható a változás, hiszen mindegyik mutató szerint a legkedvezıbb csoportba jutott. Komárom-Esztergom megyénél két közepes és egy alacsony minısítés is található, de a népsőrőség és a közmőolló tekintetében a felsı kategóriában helyezkedik el a megye. Összességében megállapítható, hogy egy megye akkor kerül át az erıs versenyképességi csoportba, ha a három legnagyobb súlyú mutatószám közül legalább kettı esetén a legjobb minısítés kapja. A GDP rangsorhoz képest negatív irányú elmozdulás is tapasztalható: Hajdú-Bihar, Somogy és Bács-Kiskun megye a gyenge versenyképességő megyék közé került. Ennek oka az, hogy a három legnagyobb súlyú mutató közül legalább kettınél az alacsony minısítést kapták a megyék. Ezt a harmadik mutató esetén kapott közepes, valamint a kisebb súlyú mutatók között egy-egy esetben kapott magas minısítés sem tudta ellensúlyozni (19. táblázat).
83
19. táblázat: A gyenge versenyképességi kategóriába került megyék jellemzıi, az ORV-t alkotó mutatószámok alapján A mutatószám súlya
Hajdú-Bihar
Somogy
Bács-Kiskun
Vállalkozások száma
0,948
alacsony
közepes
közepes
Népsőrőség
0,893
közepes
alacsony
alacsony
Közmőolló
0,803
alacsony
alacsony
alacsony
Személygépkocsik száma
0,748
alacsony
alacsony
magas
-0,721
magas
magas
közepes
0,712
magas
alacsony
magas
Mutató
Munkanélküliek aránya Népesség
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
A megyék rangsorának megváltozása a régiók sorrendjén is változtatott (20. táblázat): 20. táblázat: Az egy fıre jutó GDP és az ORV szerinti sorrend régiónként, 2003 SorGDP, SorRégió rend ezer Ft/fı rend 1. Közép-Magyarország 1. 2763,081 2. Nyugat-Dunántúl 2. 1755,456 3. Közép-Dunántúl 3. 1506,715 4. Dél-Dunántúl 4. 1240,361 5. Dél-Alföld 5. 1170,550 6. Észak-Alföld 6. 1093,931 7. Észak-Magyarország 7. 1081,490 Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
Régió
ORV
Közép-Magyarország Nyugat-Dunántúl Közép-Dunántúl Észak-Magyarország Észak-Alföld Dél-Dunántúl Dél-Alföld
1,476 0,723 0,708 0,578 0,544 0,514 0,463
A regionális sorrend változás okait a megyéknél bemutatott módon vizsgáltam meg. A 21. táblázat a GDP és az ORV szerinti kategóriákba sorolt régiókat tartalmazza.
84
21. táblázat: A régiók kategorizálása a GDP és az ORV szerint40 GDP szerinti versenyképesség gyenge közepes ( 1100 eFt/fı (1100-1700 alatt) eFt/fı) ÉszakDél-Alföld Magyarország DélÉszakAlföld Dunánrúl KözépDunántúl
ORV szerinti versenyképesség
erıss gyenge (1700 eFt/fı (0,5 alatt) felett) DélNyugatDunántúl Alföld KözépMagyarország
közepes (0,5-0,7) DélDunánrúl ÉszakAlföld ÉszakMagyarország
erıs (0,7 felett) KözépDunántúl NyugatDunántúl KözépMagyarország
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
A régiók GDP és ORV szerinti kategorizálását mutatja az 1. és 2. térkép.
1. térkép: A régiók besorolása a GDP alapján, 2003.
Értékkategóriák (eFt/fı) 1100 alatt gyenge 1100-1700 között közepes 1700 felett erıs
Forrás: Saját szerkesztés
40
A táblázat nagyság szerint növekvı sorba rendezve tartalmazza a régiókat.
85
2. térkép: A régiók besorolása az ORV alapján, 2003.
Értékkategóriák 0,5 alatt gyenge 0,5-0,7 között közepes 0,7 felett erıs
Forrás: Saját szerkesztés
Észak-Magyarország, Észak-Alföld és Közép-Dunántúl magasabb, Dél-Alföld alacsonyabb versenyképességi csoportba került. Ezt a változást – a megyékhez hasonlóan – az ORV-t alkotó mutatószámok regionális értékei okozták (22. táblázat). 22. táblázat: A versenyképességi kategóriát váltott régiók jellemzıi, az ORV-t alkotó mutatószámok alapján A ÉszakÉszakmutatószám Magyarország Alföld súlya alacsony alacsony 0,948
Mutató Vállalkozások száma
KözépDunántúl
DélAlföld
közepes
közepes
Népsőrőség
0,893
közepes
közepes
magas
alacsony
Közmőolló
0,803
közepes
közepes
magas
alacsony
0,748
alacsony
alacsony
közepes
közepes
magas
magas
alacsony
közepes
közepes
magas
alacsony
Személygépkocsik száma Munkanélküliek aránya
41
-0,721
Népesség közepes 0,712 Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
41
A munkanélküliség negatív elıjellel szerepel az ORV mutatóban, tehát a különbözı intervallumokat fordítva kell értelmezni. Ezért a magas kategória esetén zöld, az alacsony kategória esetén pedig piros színt alkalmaztam.
86
A GDP alapján gyenge versenyképességőnek ítélt régiók (ÉszakMagyarország, Észak-Alföld) a három legnagyobb súlyú mutató közül kettıben (népsőrőség, közmőolló) esetén a közepes kategóriába sorolhatók. Ennek eredményeképpen a közepes versenyképességő kategóriába kerültek ezek a régiók annak ellenére, hogy a többi mutató esetén alacsony vagy közepes minısítést kaptak. Közép-Dunántúl erıs versenyképességő régió az ORV mutató szerint, amelynek okát könnyő belátni, hiszen a vállalkozások száma és a személygépkocsik száma esetén kapott csak közepes minısítést kapott, a többi mutatószám szerint viszont a legjobb kategóriába tartozik. A Dél-alföldi régió három közepes és három alacsony szintő csoportba került. Amiatt, hogy a három legnagyobb súlyú mutató közül kettı ( népsőrőség, közmőolló) alapján az alacsony osztályközbe sorolódott a régió, az alacsony versenyképességőek közé került. A helyezés romlását a közepes szintő mőködı vállalkozások száma, a személygépkocsik száma és a munkanélküliségi ráta – a kisebb mértékő súlyuk miatt – nem tudták ellensúlyozni. Összességében megállapítható, hogy az ORV mutató segítségével képzett megyei rangsor azért tér el a GDP/fı-vel képzett rangsortól, mert az ORV nagyságát a részmutatóinak (fı változóinak) megyénként eltérı súlya határozza meg, míg a GDP/fı mutatót befolyásoló tényezık nem kerültek számszerősítésre, ill. ezek vizsgálata nem képezte a disszertáció tárgyát. 5.5. A regionális versenyképességet befolyásoló fı szubjektív változók meghatározása A regionális versenyképességi modell alkalmazhatóságát nem csupán az elızıekben bemutatott objektív mérıszámok oldaláról célszerő megalapozni, hanem indokolt figyelembe venni az ország lakosságának véleményét is. A lakosság véleményének figyelembe vétele azoknak a szubjektív tényezıknek a
87
modellbe való „beépítését” jelenti, amelyek a versenyképesség emberi oldalról való megítélését mutatják, vagyis a lakosság számára fontos életkörülmények különbözı elemeivel kibıvítik a versenyképesség fogalmát. E módszer alkalmazása a versenyképesség mérését pontosabbá, s a leginkább érintettek számára is kézzelfoghatóbbá teszi. Nem közömbös az sem, hogy a mérés transzparenciájának és a versenyképesség szubjektív érzékelhetıségének megteremtésével a versenyképesség növelésében való lakossági érdekeltség is fokozhatóvá válik. A
szubjektív,
vagyis
a
lakossági
vélemények
modellbe
történı
„beépítéséhez” primer adatbázis kialakítására volt szükség. Ennek érdekében egy olyan egyszerő kérdıívet szerkesztettem, amely – a modell objektív ágával való összehasonlíthatóság érdekében – tartalmazza a T-STAR adatbázis és a 24/2001. OGY. határozat elemzésbe bevont változóit. A megkérdezettek feladata a 7. táblázatban felsorolt 17 változó sorrendbe állítása volt annak érdekében, hogy megismerhetık és számszerősíthetık legyenek azok a változók, amelyek az adott területi egység (ország, régió, megye, kistérség, település) lakosságának
véleményét
tükrözik
a
regionális
versenyképességet
erıteljesebben illetve kevésbé erıteljesen befolyásoló mutatókat illetıen (1. melléklet). A felmérés 2004-2005-ben országos szinten történt, amelynek keretében 1051
kérdıív
került
kitöltésre,
személyes
megkérdezés
alapján.
A
megkérdezéssel az volt a célom, hogy a mutatószámok fontossági sorrendjét meghatározzam
(hasonlóan
az
5.2.
fejezetben
bemutatott
korrelációs
együtthatókhoz), ezért a felmérés reprezentativitását területi szinten és nemek szerinti megoszlásban egyaránt biztosítottam. Az 1051 kérdıívet – a 2003. év végi 18 év feletti népességszám alapján – elıször régiókra, majd megyékre osztottam (23. táblázat). A népességszám szerinti arányosítás lehetıvé tette, hogy az egyes régiókban, illetve megyékben élık aránya a mintában és az alapsokaságban is (tehát országos szinten is)
88
megegyezzen. Ezt követıen a települések lélekszám szerinti aránya alapján került sor a kérdıívek számának településkategóriánkénti meghatározására. A települések kiválasztása egyszerő véletlen mintavételezéssel történt. A megkérdezés során „face to face” módszerrel, a véletlen séta elvét követve, minden harmadik férfit (összesen 501), illetve nıt (összesen 550) kértünk meg kollegáimmal a kérdıív kitöltésére. 23. táblázat: A kérdıívek megoszlása régiónként KözépTelepülésnagyság Magyar(fı) ország -9999 51 10000-99999 66 100000177 Összesen 294 Forrás: Saját szerkesztés
KözépDunántúl
NyugatDunántúl
DélDunántúl
57 47 11 115
53 38 13 104
54 32 16 102
ÉszakÉszak- DélMagyar- Összesen Alföld Alföld ország 82 61 75 433 45 53 40 321 34 27 19 297 161 141 134 1051
A kérdıívekben mind a 17 változó egyenként 17-17 sorszámot kapott. Azzal, hogy a megkérdezetteknek elıre megadott mutatókat kellett a 17 sorszám felhasználásával sorrendbe állítaniuk, a szubjektivitás nem teljesülhetett maradéktalanul, mert az összehasonlíthatóság érdekében irányított véletlen szerint kellett alakítani a válaszadási lehetıségeket. Azt viszont, hogy a 17 mutató végleges sorrendje hogyan alakult kizárólag a megkérdezettek véleménye határozta meg. A kérdıívek értékelése során a 17 változó közül a legfontosabbak kiválasztásához súlyozást alkalmaztam. A súlyok meghatározását pontozásos módszerrel végeztem. Az egyes változókhoz tartozó összpontszámot aszerint alakítottam ki, hogy milyen helyezéseket kaptak az 1051 kérdıívben. Amennyiben egy kérdıívben elsı helyezést kapott egy változó akkor 17, ha másodikat, akkor 16 pontot kapott és így tovább. Ezt a módszert folytatva, minden egyes változó esetén 1051 pontszámot adtam össze. Abból kiindulva, hogy a legtöbb szerezhetı pontszám 17867 és a legkisebb elérhetı pontszám 1051, a kettı közötti különbséggel (terjedelemmel, T=16816)
89
visszaosztva az egyes pontszámokat, 0-tól 1-ig terjedı dimenzió nélküli számot – korrigált pontszámot – kaptam. Ez az érték súlyként alkalmazva megfelel arra a célra, hogy az egyes változók fontosságát jelölje (9. melléklet). Ezt követıen – a korrelációs együttható számításához, az 5.2. fejezetben alkalmazott módszerrel analóg módon – a 0,7 feletti értékhez tartozó változókat tekintettem a szubjektív versenyképesség fı befolyásoló mutatóinak (24. táblázat). 24. táblázat: A szubjektív regionális versenyképesség fı befolyásoló mutatói Változó 1000 lakosra jutó mőködı vállalkozások száma Épített lakások aránya 1000 lakosra jutó élve születések száma 1000 lakosra jutó kiskereskedelmi üzletek száma Tartós munkanélküliek aránya Ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya Forrás: Saját számítás
Korrigált pontszám (súly) 0,916 0,769 0,745 0,740 0,717 0,712
A szubjektív regionális versenyképességet (továbbiakban SZRV) befolyásoló fı mutatók súlyának meghatározásakor – a módszer sajátosságából adódóan – csak pozitív korrigált pontszámok adódtak. Az objektív ágon a korrelációs együttható a negatív irányú kapcsolatokat is mutatta, ezért a modell egységének megtartása miatt a szubjektív ágon is negatív elıjelőnek tekintettem a tartós munkanélküliek arányához tartozó súlyt. 5.5.1. A mőködı vállalkozások42 Az 5.2. fejezetben a regionális versenyképességi modell objektív ágának hat mutatója került bemutatásra. A 20. táblázatban felsorolt mutatók közül csak az ezer lakosra jutó vállalkozások száma került be a modell szubjektív oldalára. Ez a mutató, a modell mind a két oldalán jelentıs súllyal szerepel (szubjektív ágon: 0,916, objektív ágon: 0,942), ezért a megyék és a régiók területi versenyben 42
A mutató tartalma az 5.2.1. fejezetben már kifejtésre került, ezért jelen fejezetben csak a lakosság véleményének megfelelıen elemzem az ezer fıre jutó vállalkozások számát.
90
elfoglalt helyét számottevıen befolyásolja (25. táblázat). 25. táblázat: Az ezer fıre jutó vállalkozások száma mutató rangsorszámai, a lakosság véleménye alapján Megoszlás Válaszadók Helyezések (%) (fı) 1. 40,6 427 2. 23,3 22 3. 13,4 245 4. 12,3 141 5. 4,4 46 8. 3,1 33 9. 2,1 129 11. 0,8 8 Összesen 100,0 1051 Forrás: Saját számítás
Annak következtében, hogy 11. helyezésnél rosszabb minısítést nem kapott a vizsgált változó, illetve, hogy nagy az elsı és harmadik helyezést elérık aránya, az ezer fıre jutó vállalkozások száma a legnagyobb pontszámot (15405) kapta, így a mutatók közül és ezáltal a legnagyobb súllyal került be a modellbe. 5.5.2. Az épített lakások és az ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya A kérdıívek eredményei alapján meghatározott súlyt (0,768) ennél a mutatónál is – hasonlóan az ezer fıre jutó vállalkozások számához – a kapott helyezések határozták meg (27. táblázat). A második legnagyobb súllyal az épített lakások aránya szerepel a szubjektív modellben (0,768). A lakosság véleménye itt is teljesen érthetı, hiszen a lakásépítés pozitív kölcsönhatásban van a gazdasági és társadalmi élet szinte minden területével. A lakásépítések számszerő növekedése esetén növekedhet
a
népességszám.
Az
otthonteremtés
–
amely
a
terület
népességmegtartó képességét erısíti és számos egyéb tényezı kedvezı alakulását is maga után vonja – fontos szerepet tölt be a területi fejlıdésben. 91
A ’90-es évek második felében megvalósuló lakáspolitikai intézkedések eredményeként különösen az Észak-Alföldön volt az átlagosnál nagyobb a lakásépítési kedv, addig az ezredfordulót követıen Közép-Magyarország és Nyugat-Dunántúl felé tolódott el a lakásépítés. A Dél-alföldi régióra a stagnálás jellemzı, az Észak-magyarországi régióban pedig kismértékő kiegyenlítıdés tapasztalható. A többi régióra a különbségek növekedése jellemzı. Erıteljesebb differenciálódás mutatkozik az Észak-alföldi régióban, illetve az ország relatíve fejlettnek tekinthetı középsı és nyugati részén (KSH,2005b). 2006-ban közel 34 ezer lakás épült Magyarországon, 0,80%-a a 2006. évi lakásállománynak (26. táblázat). 26. táblázat: Az épített lakások száma és aránya régiónként, 200643 Régió Közép-Magyarország Közép-Dunántúl Nyugat-Dunántúl Dél-Dunántúl Észak-Alföld Dél-Alföld Észak-Magyarország Összesen ill. átlag
Épített lakások száma 14967 2859 3654 2441 4723 3016 2204 33864
Épített lakások aránya, % 1,17 0,66 0,90 0,62 0,78 0,51 0,44 0,80
A rendszerváltást követıen évente legalább 10%-kal gyarapodott az épített lakások száma. Ez a növekedés azonban 2005-ben megtorpant, sıt 6%-os csökkenés következett be, amelyet 2006-ban még erıteljesebb visszaesés (18%) követett. Ennek eredményeképpen 2006. december 31-én 4 millió 238 ezer lakás volt Magyarországon (KSH, 2007). A kérdıívek eredményei alapján meghatározott súlyt (0,768) – hasonlóan az ezer fıre jutó vállalkozások számához – a kapott helyezések határozták meg (27. táblázat). 43
Forrás: http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/tabl3_3_2_5.html alapján saját számítás
92
27. táblázat: Az épített lakások aránya mutatószám rangsorszámai Helyezések 1. 2. 5. 6. 7. 9. 10. 12. 16.
Megoszlás, Kérdıívszám, % fı 10,18 107 25,78 271 13,42 141 23,50 247 3,14 33 2,09 22 12,08 127 4,95 52 4,85 51
Összesen 100,00 Forrás: Saját számítás
1051
A vízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya (28. táblázat), a modell objektív ágán már szereplı közmőollóval hozható párhuzamba. A legtöbb vidéki térség infrastrukturális lemaradását a nagymértékben kinyílott közmőolló okozza, amely azt jelenti, hogy a vezetékes vízhálózat kiépítését jóval kisebb mértékben, vagy egyáltalán nem kísérte szennyvízhálózat kiépítése. Ennek okát az 5.2.3. fejezetben már kifejtettem. Hazánkban 2000 óta már nincs olyan település ahol ne lenne vezetékes ivóvízellátás (Környezetvédelmi és Vízügyi Minisztérium, 2005). A vezetékes ivóvízellátás kiépítése azonban önmagában nem elegendı. Emellett fontos feladat a jó minıségő ivóvíz biztosítása, amelyhez elengedhetetlen az ivóvízhálózatok modernizálása is. Az Európai Unióhoz való csatlakozási tárgyalások során Magyarország vállalta, hogy a Tanács 98/83 EK Irányelvének megfelelıen teljesíti az EU követelményeit. Csupán a 2x3 év halasztással kíván élni. Ebbıl adódóan hazánknak 2006. december 25-ig, illetve – hosszabbítással –2009. december 25-ig minden településen el kell érnie, hogy az ivóvíz arzén és egyéb szennyezı anyag tartalma egy bizonyos határérték alá csökkenjen
93
(201/2001 és 47/2005 Kormányrendelet). 28. táblázat: Az ivóvívezeték-hálózatba bekapcsolt lakások száma és aránya régiónként, 2006 IvóvívezetékIvóvívezetékRégiók hálózatba bekapcsolt hálózatba bekapcsolt lakások száma lakások aránya, % Közép-Magyarország 1214993 95 Közép-Dunántúl 420240 97 Nyugat-Dunántúl 388876 96 Dél-Dunántúl 343264 87 Észak-Alföld 562471 93 Dél-Alföld 517009 88 Észak-Magyarország 444702 88 Összesen ill. átlag 3856580 91 Forrás:KSH, 2006b
A felmérések alapján meghatározott súlyt (0,712) a 29. táblázatban található helyezések határozták meg. A megkérdezettek nagy része ötödik (39,58%) és hetedik (23,50%) helyezéssel értékelte a mutatót, azaz a válaszadók 63%-a (663 fı) hasonló véleménnyel volt a vezetékes ivóvíz ellátottság, regionális versenyképességben betöltött szerepérıl. 29. táblázat: Az ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya mutatószám rangsorszámai, a lakosság véleménye alapján Megoszlás, Kérdıívszám, Helyezések % fı 2. 12,65 133 4. 3,14 33 5. 39,58 416 6. 3,90 41 7. 23,50 247 9. 0,76 8 14. 16,46 173 Összesen 100,00 Forrás: Saját számítás
94
1051
5.5.3. Az élve születések száma Az élve születések száma a harmadik legnagyobb súllyal (0,745) került be a modell szubjektív ágába. 2006-ban 99 ezer gyermek született Magyarországon, 2,4%-ponttal több mint az elızı évben. 30000
élveszületések száma, fı
25000 20000 15000 10000 5000 0 DD
NyD
KD
DA
ÉM
ÉA
KM
17. ábra: Az élveszületések száma régiónként, 200644
Az élveszületések számát már évek óta meghatározza az, hogy a nık gyermekvállalási életkora egyre késıbbre tolódik, fıleg az elsı gyermek vállalása történik késıbb, mint a korábbi évtizedekben. Mindez összefügg a tanulási idı meghosszabbodásával (mint kényszer), illetve az általános jólét emelkedésével (mint lehetıség). Ennek következményeként egyre késıbb állnak a fiatalok munkába, egyre késıbb hagyják el a szülıi házat és alapítanak családot.45 A nık gyermekvállalása és iskolai végzettsége között szoros összefüggés mutatható ki: míg a nyolcvanas években az érettségi meglétének volt döntı
44 45
Forrás: http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/tabl3_3_2_5.html http://portal.ksh.hu/portal/page?_pageid=37,112477&_dad=portal&_schema=PORTAL
95
szerepe, napjainkban egyre magasabb a nık végzettsége. Legmagasabb termékenységőek a 8. osztályt nem végzett nık (2,52 élve született gyermek/ezer nı), ıket követik az általános iskolai végzettséggel rendelkezık (1,39 élve született gyermek/ezer nı). Ezer középiskolai végzettséggel rendelkezı nıre 1,19 élve született gyermek, ezer egyetemi, fıiskolai stb. oklevéllel rendelkezı nıre, pedig 1,21 élve született gyermek jut. A jelenség oka, hogy az alacsony iskolai végzettségőek tradicionálisan több gyermeket vállalnak. A legnagyobb szaporaság a halmozottan hátrányos helyzetben élı romákra jellemzı. A termékenység azonban más társadalmi-gazdasági szempontból fontos mutatókkal is összefüggésbe hozható. A foglalkoztatottsági viszonyok rendszerváltozást követı átrendezıdésének hatására, nıtt a munkanélküliség, és napjainkban már nagyobb az inaktív keresı nık aránya (36,8%) mint a foglalkoztatottaké (33,3%). A termékenység pedig az inaktív keresı nık esetében a legmagasabb (1,94 élve született gyermek/ezer nı), – ezer foglalkoztatott nıre csak 1,35 élve született gyermek jut – ami a korábbi évtizedek gyermekvállalási szokásainak következménye (KSH, 2005b). A gyermekszületések és a lakásviszonyok között szintén szoros összefüggés mutatható ki annak okán, hogy a megfelelı otthon megléte és minısége alapvetıen befolyásolja a gyermekvállalást. A 2005. évre vonatkozó mikrocenzus adataiból megállapítható, hogy a lakások komfortfokozatának csökkenésével nı a termékenység, mert ezekben a lakásokban a szegényebb és többgyermekes
családok
élnek.
Másrészt
a
lakások
szobaszámának
növekedésével is nı a termékenységi mutató, a két- és háromgyermekesek között vannak a legnagyobb arányban a három vagy annál több szobás lakásban lakók (KSH, 2005b). Az eltérı gazdasági-, társadalmi-, kulturális adottságokkal rendelkezı települések, illetve régiók szintén befolyásolják a termékenység alakulását. A legmagasabb termékenységő az Észak-alföldi és az Észak-magyarországi régió,
96
a legalacsonyabb pedig a Közép-magyarországi régió. A fıváros termékenysége rendkívül alacsony (1,13 élve született gyermek/ezer nı) amelynek oka egyrészt az, hogy a nagyobb lélekszámú településeken általában kisebb a termékenység, másrészt a szülési szokások– a többi szokáshoz hasonlóan – elıször mindig a nagyvárosokban változnak meg, és ezt követıen terjednek tovább a kisebb településekre. A településtípusokat figyelembe véve a városi népesség termékenysége jóval alacsonyabb (1,45 élve született gyermek/ezer nı) mint a községben élıké (1,73 élve született gyermek/ezer nı). Az elızıekben leírt fıbb tendenciák jelentıségét mutatja, hogy a társadalom is érzi a demográfiai helyzet romlását, az alacsony születésszám és a lakosság elöregedésének problémáját. Az összes válaszadó (1051) közül 304en, azaz 28,92%, a megkérdezett 550 nı közül pedig 155-en (28,18%) ezt a mutatót a versenyképesség elsı számú faktoraként nevezte meg (30. táblázat). A mutató modellbe kerülése ebbıl a szempontból is érdekes, hiszen a KSH adatai szerint a 20-30 éves nık közel tíz százaléka semmilyen körülmények között nem akar egyetlen gyermeket sem. Az elsıhelyes válaszadók aránya alapján levonható az a következtetés, miszerint annak ellenére, hogy a szülési kedv csökken, a nık mégis fontosnak tartják a családalapítást. Véleményem szerint ebben szerepet játszhat az emancipált nıi idea: a karrierépítés mint életcél, esetenként mérsékelheti a gyermekvállalást, de legalábbis késleltetheti azt.
97
30. táblázat: Az élve születések száma mutató rangsorszámai Megoszlás, Kérdıívszám, % fı 1. 28,92 304 3. 25,69 270 7. 4,38 46 8. 9,13 96 10. 5,71 60 12. 1,05 11 13. 24,36 256 14. 0,76 8 Összesen 100,00 1051 Forrás: Saját számítás Helyezések
5.5.4. A kiskereskedelmi üzletek száma A megkérdezettek többsége a 12. és 13. helyre sorolta a mutatót. Amint az a 20. táblázatban is látható, közepesen magas a 3. és 7. helyezést adók aránya is. Ennek következtében az ezer lakosra jutó kiskereskedelmi üzletek száma, a területi versenyképesség szubjektív ágának negyedik legnagyobb súllyal szereplı mutatója. A kiskereskedelmi üzletek száma 0,745 súllyal szerepel a modellben. A mutató fontossága abból fakad, – és valószínőleg ez az oka a modellbe kerülésének is – hogy a periferikus városrészek, illetve a kisebb települések lakói kénytelenek utazni ahhoz, hogy a nagyobb bevásárlóközpontokat és üzletházakat elérjék, így jobban ráutaltak a helyi, hagyományos kiskereskedelmi hálózatokra (Kopasz, 2005). Magyarországon 2003-tól a telítıdés és a koncentráció jellemzi a kiskereskedelmet, de a több éve tartó tendenciának megfelelıen – ha lassuló ütemben is – de növekszik a kiskereskedelmi üzletek száma. Az üzletállomány közel 29%-a a Közép-magyarországi régióban, 15%-a az Észak-alföldi, 13%-a a Dél-alföldi régióban, 11-11-11%-a Nyugat-, és Dél-dunántúli és az Észak98
magyarországi régióban, 10%-a pedig a Közép-dunántúli régióban található (18. ábra). 50000 kiskereskedelmi üzletek száma
45000 40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000 KD
NyD
DD
ÉM
DA
ÉA
KM
18. ábra: A kiskereskedelmi boltok száma régiónként, 200546 Forrás: KSH, 2005c alapján saját szerkesztés A kiskereskedelem lassuló növekedését jellegzetes szerkezeti átalakulás kíséri, amely mögött az új típusú, nagy alapterülető létesítmények elterjedése áll. Az üzlettípusok közül, az élelmiszer és élelmiszerjellegő vegyes üzletek száma – szintén a hipermarketek elıtérbe kerülése miatt – évek óta csökken, ennek ellenére 2005-ben még midig 29%-ot képviseltek a kiskereskedelmi üzletállományon belül (19. ábra).
46
A kiskereskedelmi hálózatra 2006 elsı negyedévében is a koncentráció és a telítıdés volt jellemzı, bıvülés csak Közép-Magyarországon (90 üzlettel) és Dél-Alföldön történt (40 üzlettel), a legnagyobb mértékő csökkenés, pedig az észak-alföldi (175) és a Dél-dunántúli régióban mutatkozott (KSH, 2006a).
99
Gépjármő- és jármőalkatrész üzlet 5% Egyéb (kultúrcikk, használtcikk, tüzelıanyag, vegyi áru stb) 32%
Üzemanyagtöltı állomás 1%
Élelmiszer és élelmiszerjellegő vegyes üzlet és áruház 29%
Iparcikk jellegő vegyes üzlet és áruház 3%
Bútor-, mőszakicikk és vasáru-üzlet 12%
Textil-, ruházati- és lábbeli üzlet 18%
19. ábra: A kiskereskedelmi üzlethálózat összetétele, 2005. Forrás: KSH, 2006a alapján saját szerkesztés
A hipermarketek elterjedésével a nem élelmiszert forgalmazó kiskereskedelmi üzletek száma együttesen csekély mértékben növekedett, ezen belül azonban a textil-, ruházati- és lábbeli szaküzleteké csökkent. 31. táblázat: A kiskereskedelmi üzletek száma mutató rangsorszámai
1. 3. 7. 8. 10. 12.
Megoszlás, % 7,80 14,08 0,76 12,08 9,13 29,97
Kérdıívszám, fı 82 148 8 127 96 315
13.
25,40
267
14.
0,76
8
100,00
1051
Helyezések
Összesen
Forrás: Saját számítás
100
5.5.5. A tartós munkanélküliek aránya A tartós munkanélküliek aránya a modell szintén lényeges mutatószáma. Az 5.2. fejezetben bemutatásra került objektív ágon már szerepel a munkanélküliség (-0,721-es súllyal), mint a regionális versenyképességet negatív irányban befolyásoló mutató. A megkérdezettek szintén lényeges faktornak tekintik a munkanélküliséget, azzal az eltéréssel, hogy részükrıl a tartósan munka nélkül lévık aránya kapott több pontot, a munkanélküliek arányához képest. Ennek következtében, a szóban forgó mutató 0,717-es súllyal az ötödik legfontosabb hatótényezıként került be a modellbe.47 Ennek egyik oka az, hogy Magyarországon a regisztrált munkanélküliek nagy része tartósan munkanélküli (2006-ban 46%). A munkanélküliség, pedig tartós stressz állapotot okoz. A munkanélküliek többsége frusztrált állapotban van, amely egyfelıl az ıket ért egzisztenciális, szociális és mentális veszteségek következménye, másfelıl a sorozatos kudarcélmények (alkalmatlanság, értéktelenség, önbizalom-hiány) hatása. A munkanélkülit emellett számos belsı konfliktus is gyötri, amely rossz és rosszabb helyzetek közötti választási kényszerben, illetve a pozitív perspektívák hiányában jelentkezik (Benedek, 1993.). Az összes munkanélkülihez viszonyítva a tartósan munkanélküliek aránya 2006-ban 46%. A mutató területi megoszlását illetıen Észak-Magyarországon (25%) és az Észak-Alföldön (24%) vannak a legtöbben tartósan munka nélkül, a legkisebb arány, pedig a Nyugat-dunántúli régióra jellemzı (20. ábra).
47
A munkanélküliek aránya mutatószám pontozása során kialakult súly (0,698) is nagyon megközelítette a választott határértéket (0,7), ez is mutatja ezen változó fontosságát.
101
KözépMagyarország 8%
ÉszakMagyarország 25%
Közép-Dunántúl 8% Nyugat-Dunántúl 6%
Dél-Dunántúl 14% Dél-Alföld 15% Észak-Alföld 24%
20. ábra: A tartós munkanélküliek számának megoszlása régiónként, 2005.48 A lakossági válaszadók aránya jobban megoszlik a helyezések között az elızıekben elemzett mutatókhoz képest. A legtöbben a tartós munkanélküliséget a második helyen szerepeltetik (16,75%), azonban hasonló arányban fordul elı a kilencedik helyezés is (16,56%). A szélsıséges vélemények kiegyenlítıdésének eredményeként a tartós munkanélküliek aránya „csak” a hatodik legfontosabb befolyásoló mutatóként került be a modellbe (32. táblázat). 32. táblázat: A tartós munkanélküliek aránya mutatószám rangsorszámai
48
Helyezések
Megoszlás, %
Kérdıívszám, fı
1.
12,27
129
2.
16,75
176
3.
12,27
129
4.
5,42
57
6.
13,13
138
7.
0,76
8
9.
16,56
174
12.
9,13
96
15.
13,70
144
Összesen 100,00 Forrás: Saját számítás
1051
Forrás: http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/tabl3_3_2_5.html
102
5.5.6. Lakossági klaszterek lehatárolása Az 5.5. fejezetben taglalt lakossági megkérdezések eredményei azt mutatják, hogy a régiók versenyképességét befolyásoló mutatók megítélésében sem területi szinten, sem a nemek tekintetében számottevı különbség nem állapítható meg. A megkérdezettek által megállapított rangsoron alapuló rangkorrelációs vizsgálatok (Kendall-féle egyetértési vizsgálat), a lakosok hasonló véleményét mutatják (W=+0,89; p ≤ 5% ). Ez felveteti azt a kérdést, hogy az egyöntetőség ellenére az 1051 megkérdezett lakost a kérdıívben rangsorolt mutatószámoknak megfelelıen jól elkülönülı csoportokra lehet-e osztani. A kérdés megválaszolásához a klaszter-analízis módszerét alkalmaztam, amelynek eredményeként az alábbi két, jól jellemezhetı csoportot kaptam: 1. klaszter: Ebbe a csoportba 650 válaszadó, tehát a megkérdezettek 62%-a került. Számukra a regionális versenyképesség szempontjából legfontosabb az infrastrukturális ellátottság, valamint a foglalkoztatottság. A klaszter tagjai tehát az egyének életkörülmények megfelelı szintő biztosítását helyezik elıtérbe. 2. klaszter: A válaszadók 38%-a, 401 fı tartozik ebbe a csoportba. A regionális versenyképesség legfontosabb tényezıinek a gazdasági hatékonyság növelését és a demográfiai mutatók kedvezı alakulását tartják. Számukra az infrastrukturális mutatók a kevésbé fontos tényezık közé tartoznak. A klaszter tagjai tehát a társadalom egészének fejlıdését, gazdasági elırejutását helyezi elıtérbe.
103
5.6. A regionális versenyképességet befolyásoló fı szubjektív mutatók és az egy fıre jutó GDP közötti törvényszerőségek feltárása Az 5.3. fejezethez hasonlóan az elemzések következı lépéseként arra kerestem a választ, hogy a modell szubjektív ágába bekerült változók és az egy fıre jutó GDP között vizsgálva megállapítható-e valamilyen törvényszerőség. A kérdés megválaszolásához szintén a regresszió-analízis módszerét alkalmaztam, amelynek során 30 db két- és 25 db többváltozós lineáris-, hatvány-, exponenciális-, parabola-, és hiperbola függvények illesztésére került sor. A függvények illesztése során ugyanazokba a problémákba ütköztem, mint az 5.3. fejezetben, nevezetesen a modellek elfogadását a változók nem megfelelı szignifikancia szintje akadályozta. A többváltozós függvények esetén mind a 25 függvény szignifikancia szintje elfogadható volt, azonban az egyes változók elfogadási kritérium szintje (5%) nem teljesült, sokszor jóval meghaladta azt. A problémát úgy hidaltam át, hogy az adott modellbıl mindig kihagytam az elızı esetben 5%-ot meghaladó hiba szintő változót, annak reményében, hogy ezzel a módszerrel (egy-egy változó kihagyásával) sikerül felállítani egy többváltozós modellt a vizsgált mutatókra. Így jutottam el egy háromváltozós hatvány függvényillesztéshez, amely modellbe az egy fıre jutó GDP, az ezer fıre jutó vállalkozások száma és a tartós munkanélküliek aránya került bevonásra. Ebben az esetben mind a modell mind a változók hiba szintje megfelelı volt, a relatív illesztési hiba 12,6%-ot tett ki, ami a megengedett 10-15% közé esik, így a modellt elfogadtam. Hasonló szőkítéssel jutottam el az exponenciális függvény alkalmazásával egy négyváltozós modellhez, ahol szintén megfelelı volt a modell és a változók szignifikancia szintje. Ebbe a modellbe az egy fıre jutó GDP, az ezer fıre jutó kiskereskedelmi boltok száma, az ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya, valamint az ezer fıre jutó vállalkozások száma került be. A relatív illesztési hiba itt is kisebb volt a megengedett értékhatárnál (5,2%), tehát ezt a modellt is elfogadtam.
104
A háromváltozós hatványfüggvény a következı egyenlettel írható fel: 0 , 975 −0 ,170 yˆ = 21,180 ⋅ x1 ⋅ x2
Az elemzések eredményei alapján levonható az a következtetés, hogy az ezer
fıre jutó mőködı vállalkozások számának 1%-os növekedésére az egy fıre jutó GDP 0,975%-os növekedéssel reagál, ha a tartós munkanélküliek aránya változatlan marad. Abban az esetben, ha a tartós munkanélküliek aránya 1%kal növekszik, akkor az egy fıre jutó GDP 0,2%-kal csökken, ha az ezer fıre jutó mőködı vállalkozások száma nem változik. A vizsgált változók között, szoros kapcsolat áll fenn, a mőködı vállalkozások száma és a tartós munkanélküliek aránya együttesen 88,3%-ban magyarázza az egy fıre jutó GDP varianciáját. A négyváltozós exponenciális függvény a következı egyenlettel írható fel:
yˆ = 146,541 ⋅ 1,021x1 ⋅ 1,017 x2 ⋅ 1,014 x3 Az elemzések eredményei alapján levonható az a következtetés, hogy a
kiskereskedelmi boltok számának egy egységgel (db/ezer fı) való növekedése, az egy fıre jutó GDP 2,1%-os növekedését vonja maga után, úgy hogy a másik két változó (az ivóvízvezeték-hálózatba kapcsolt lakások aránya és a mőködı vállalkozások száma) változatlan marad. Amennyiben az ivóvízvezeték-hálózatba
kapcsolt lakások aránya növekszik 1%-kal, abban az esetben az egy fıre jutó GDP 1,7%-kal emelkedik, ha a másik két mutató értéke nem változik. A vállalkozások számának egy egységnyi (db/ezer fı) növekedése, az egy fıre jutó GDP 1,4%-os növekedését vonja maga után. A vizsgált változók között szoros, pozitív kapcsolat áll fenn, a magyarázó változók együttesen 89,6%-ban magyarázzák a GDP varianciáját. Az 5.3. fejezethez hasonlóan megpróbáltam minden egyes szubjektív befolyásoló mutató és az egy fıre jutó GDP között külön-külön, tehát kétváltozós regressziós modellt felállítani. Összesen két esetben volt mind a modell
mind
a
paraméterek
szignifikancia
szintje
elfogadható.
Az
ivóvízvezeték-hálózatba bekapcsolt lakások aránya és az egy fıre jutó GDP
105
közötti összefüggés vizsgálatakor a lineáris függvény bizonyult a hiba szintek alapján elfogadható illesztésnek, azonban a relatív hiba 35,1%-os volt, így ezt a függvényt végül nem fogadhattam el. Hasonlóképpen jártam a tartós munkanélküliek aránya és az egy fıre jutó GDP közötti összefüggés vizsgálatakor, ahol a megfelelınek tőnı lineáris-, hatvány- és exponenciális függvények alkalmazásakor az illesztési hiba minden esetben a duplája volt a megengedettnek.49 A függvényillesztések sikertelenségében nagy szerepet játszott az, hogy az elemzésekbe bevont változók közül csak az ezer fıre jutó vállalkozások száma mutat szoros korrelációt az egy fıre jutó GDP-vel (33. táblázat). 33. táblázat: A régiók versenyképességrıl alkotott szubjektív becslések és a GDP közötti összefüggés korrelációs együtthatói, 2003. Korrelációs Változók együtthatók Ezer lakosra jutó mőködı vállalkozások száma 0,916 Épített lakások aránya 0,769 Ezer lakosra jutó élve születések száma 0,745 Ezer lakosra jutó kiskereskedelmi üzletek száma 0,740 Ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya 0,712 Tartós munkanélküliek aránya -0,717 Forrás: Saját szerkesztés
5.7.
A
régiók
versenyképességét
leíró
modell
szubjektív
ágának
meghatározása Az 5.5. fejezetben leírtak szerint a regionális versenyképesség modellbe további hat változó bevonására került sor (22. táblázat). Ezen változók, a megkérdezett lakosok rangsorolása alapján kialakított pontozási rendszernek megfelelıen alkotják a szubjektív oldalt. Amiatt, hogy a 17 változót tisztán a lakossági véleményekre alapozva szőkítettem, a hat fı befolyásoló mutatót együttesen a 49
A mőködı vállalkozások esetén elemzéseim ezen részében nem végeztem összefüggésvizsgálatokat, ugyanis az már az objektív tényezık esetén már megtörtént, és annak eredményei az 5.2. fejezetben kifejtésre került.
106
szubjektív regionális versenyképességi (SZRV) mutatójának neveztem el. A mutatók együttesen alkotják a modell szubjektív ágát. Az 5.4. fejezethez hasonlóan itt is a súlyozott mutatószámok összeadhatósága volt a célom, ezért a 34.
táblázatban
különbözı
mértékegységgel
rendelkezı
változók
összehasonlíthatóvá tétele itt is skálaösszahangoló transzformációval történt. 34. táblázat: A szubjektív regionális versenyképesség fı befolyásoló mutatói Fı befolyásoló mutatók Vállalkozások száma Épített lakások aránya Élve születések száma Kiskereskedelmi üzletek száma Tartós munkanélküliek aránya Ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya Forrás: Saját szerkesztés
Az
eljárást
követıen
megkérdezések
a
változók
eredményeként
összeadhatóvá
kialakult
Mértékegységek db/ezer fı % fı/ezer fı db/ezer fı % %
váltak.
transzformált
Súlyként
a
pontszámokat
alkalmaztam. Ennek eredményeként a szubjektív versenyképesség az alábbi általános formulában írható fel. SZRV = 0,916⋅ V + 0,769⋅ ÉL + 0,745⋅ ÉSZ + 0,740⋅ KB − 0,717⋅ TM + 0,712⋅ IBL 50 A képletbe behelyettesítve a hat befolyásoló mutató értékét, minden egyes megyére vonatkozóan egyetlen számmal jellemezhetjük a megyei, majd egyszerő átlagolással a szubjektív regionális versenyképességet. A 23. táblázatban összehasonlítás látható a területi versenyképesség nemzetközileg elfogadott mutatószáma, az egy fıre jutó GDP és az általam meghatározásra került mutatószám szerinti megyei sorrend. A szubjektív regionális versenyképesség szempontjából – akárcsak az objektív mutató segítségével – Budapest és Gyır-Moson-Sopron megye vezeti a
50
SZRK: szubjektív regionális versenyképesség, V: vállalkozások száma, ÉL: épített lakások aránya, ÉSZ: élve születések száma, KB: kiskereskedelmi boltok száma, TM: tartós munkanélküliek aránya, IBL: ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya
107
rangsort az egy fıre jutó bruttó hazai termék és az objektív regionális versenyképességi mutató esetén felállított sorrendhez hasonlóan (34. táblázat). 35. táblázat: A megyék és Budapest sorrendje az egy fıre jutó GDP és a szubjektív regionális versenyképességi mutató (SZRV) szerint, 2003 SorGDP, Megye rend ezer Ft/fı 1. Budapest 3598,82 2. Gyır-Moson-Sopron 1996,14 3. Vas 1674,78 4. Fejér 1597,53 5. Komárom-Esztergom 1570,75 6. Pest 1495,56 7. Zala 1470,84 8. Veszprém 1346,21 9. Tolna 1329,73 10. Csongrád 1307,07 11. Baranya 1261,75 12. Heves 1245,27 13. Hajdú-Bihar 1242,18 14. Bács-Kiskun 1149,48 15. Somogy 1148,45 16. Jász-Nagykun-Szolnok 1145,36 17. Borsod-Abaúj-Zemplén 1055,75 18. Békés 1051,63 19. Nógrád 923,91 20. Szabolcs-Szatmár-Bereg 917,73 Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
Sorrend 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20.
Megye
SZRV
Budapest Gyır-Moson-Sopron Zala Veszprém Pest Komárom-Esztergom Somogy Vas Baranya Fejér Csongrád Tolna Hajdú-Bihar Heves Bács-Kiskun Szabolcs-Szatmár-Bereg Jász-Nagykun-Szolnok Békés Nógrád Borsod-Abaúj-Zemplén
1,808 1,535 1,491 1,482 1,476 1,444 1,422 1,413 1,393 1,374 1,370 1,354 1,346 1,319 1,298 1,292 1,278 1,238 1,155 1,110
A SZRV mutató szerinti rangsorolás legnagyobb pozitív irányú eltérést Somogy, a legnagyobb negatív irányút pedig Vas és Fejér megyénél tapasztaltam. A változások okainak feltárásához - az ORV mutatóhoz hasonlóan – itt is gyenge, közepes és erıs versenyképességő megyéket különítettem el (36. táblázat).
108
36. táblázat: A megyék és Budapest kategorizálása a GDP és a SZRV szerint51 GDP szerinti versenyképesség gyenge (1100 eFt/fı alatt) SzabolcsSzatmárBereg
SZRV szerinti versenyképesség gyenge (1,21 alatt)
közepes (1,21-1,51)
JászNagykunSzolnok
erıs (1700 eFt/fı felett) GyırMosonSopron
BorsodAbaújZemplén
Békés
Nógrád
Somogy
Budapest
Nógrád
Békés
BácsKiskun
BorsodAbaújZemplén
HajdúBihar
közepes (1100-1700 eFt/fı)
JászNagykunSzolnok SzabolcsSzatmárBereg
erıs (1,51 felett) GyırMosonSopron Budapest
BácsKiskun
Baranya
HajdúBihar Heves
Csongrád
Tolna
Tolna
Csongrád
Veszprém
Fejér
Zala
Baranya
Heves
Pest
Vas
KomáromEsztergom
Somogy
Fejér
KomáromEsztergom
Vas
Pest Veszprém Zala
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
Látható, hogy a versenyképességi kategóriákat tekintve csak pozitív változás történt, ezt jelöltem piros színnel. Szabolcs-Szatmár-Bereg és Békés a gyenge versenyképességő megyék csoportjából a közepes versenyképességő csoportba kerültek. A 36. táblázatban jelölt változások magyarázzák tulajdonképpen a SZRV „szubjektivitását”. Valójában – mint ahogyan azt már láthattuk – ez a mérıszám 51
A táblázat nagyság szerint növekvı sorrendben tartalmazza a megyéket.
109
is objektív, valós, mért mutatószámokból áll. Azonban az, hogy éppen ezek a változók kerültek be a modellbe kizárólag a lakosság véleményétıl függött. A megkérdezettek összevont véleménye alapján pedig kialakult a látható versenyképességi besorolás. A változások mélyebb elemzése érdekében a megyéket alacsony, közepes és magas intervallumokba soroltam a hat fı befolyásoló mutatószám szerint (11. melléklet). 37. táblázat: A közepes versenyképességi kategóriába felkerült megyék jellemzıi, a SZRV-t alkotó mutatószámok alapján
Vállalkozások száma
A mutatószám súlya 0,916
Épített lakások aránya
0,769
magas
alacsony
Élve születések száma
0,745
magas
alacsony
Kiskereskedelmi üzletek száma
0,740
közepes
alacsony
Tartós munkanélküliek aránya
-0,717
magas
közepes
alacsony
közepes
Mutató
Ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya
0,712
SzabolcsSzatmár-Bereg
Békés
alacsony
alacsony
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
A vizsgálatok eredményei azt mutatják, hogy a mutatószámokat nem lehet a versenyképességet nagyobb és kisebb mértékben befolyásoló csoportokra osztani, mint ahogy azt az ORV mutatónál tettem. Ennek oka az, hogy a vállalkozások száma kivételével a többi mutató súlya nagyon közeli értéket vesznek fel. Azaz elegendı ha két mutató esetén közepes minısítést kap egy megye, ugyanis így már felkerülhet az ORV szerinti magasabb versenyképességi kategóriába (37. táblázat). A megyék rangsorának megváltozása a régiók sorrendjén is változtatott (38. táblázat).
110
38. táblázat: A GDP és a SZRV szerinti sorrend régiónként, 2003 SorGDP, SorRégió rend ezer Ft/fı rend 1. 1. Közép-Magyarország 2763,081 2. 2. Nyugat-Dunántúl 1755,456 3. 3. Közép-Dunántúl 1506,715 4. 4. Dél-Dunántúl 1240,361 5. 5. Dél-Alföld 1170,550 6. 6. Észak-Alföld 1093,931 7. 7. Észak-Magyarország 1081,490 Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
Régió
SZRV
Közép-Magyarország Nyugat-Dunántúl Közép-Dunántúl Dél-Dunántúl Észak-Alföld Dél-Alföld Észak-Magyarország
1,676 1,490 1,423 1,401 1,307 1,303 1,171
A megyék sorrendjében bekövetkezett változások eredményeként Észak-, és Dél-Alföld helyet cserélt, a többi régió helyzete változatlan maradt. Az Északalföldi és a Közép-dunántúli régió magasabb versenyképességi csoportba került, amelyet a SZRV-t alkotó mutatószámok regionális értékei okozták (39. táblázat). 39. táblázat: A régiók kategorizálása a GDP és a SZRV szerint52 GDP szerinti versenyképesség gyenge közepes ( 1100 eFt/fı (1100-1700 alatt) eFt/fı) ÉszakDél-Alföld Magyarország ÉszakDélAlföld Dunánrúl KözépDunántúl
SZRV szerinti versenyképesség
erıs gyenge (1700 eFt/fı (1,21 alatt) felett) NyugatÉszakDunántúl Magyarország KözépMagyarország
közepes (1,21-1,51) DélAlföld ÉszakAlföld Dél-Dunántúl KözépDunántúl NyugatDunántúl
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
A régiók kategorizálását a 3. térkép szemlélteti.
52
A táblázat nagyság szerint növekvı sorrendben tartalmazza a régiókat.
111
erıs (1,51 felett) KözépMagyarország
3. térkép: A régiók besorolása a SZRV alapján, 2003.
Értékkategóriák 1,21 alatt gyenge 1,21-1,41 között közepes 1,41 felett erıs
Forrás: Saját szerkesztés
A 40. táblázatból Nyugat-Dunántúl példáján leolvasható, hogy ha az SZRV valamelyik mutatója szerint alacsony kategóriába kerül egy régió és a többi mutató alapján pedig magas és közepes minısítést kap, akkor az SZRV mutató szerint alacsonyabb versenyképességi kategóriába kerül. Észak-Alföld helyzetét vizsgálva látható, hogy a legnagyobb súlyú mutatószám (vállalkozások száma) szempontjából az alacsony kategóriába sorolható. Ennek ellenére annak okán, hogy a többi fı befolyásoló mutató tekintetében
közepes
és
magas
minısítést
kap
a
régió,
közepes
versenyképességő régiónak tekinthetı a SZRV alapján. 40. táblázat: A versenyképességi kategóriát váltott régiók jellemzıi, a SZRV-t alkotó mutatószámok alapján
Vállalkozások száma
A mutatószám súlya 0,916
Épített lakások aránya
Mutató
ÉszakAlföld
NyugatDunántúl
alacsony
magas
0,769
magas
magas
Élve születések száma
0,745
magas
alacsony
Kiskereskedelmi üzletek száma
0,740
közepes
közepes
Tartós munkanélküliek aránya
-0,717
közepes
alacsony
0,712
közepes
magas
Ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
112
A két ágú regionális versenyképességi modell esetén a két oldal egyszerő összegezésével határoztam meg az egyesített regionális versenyképesség (ERV) mutatószámát, mely régió tipizálásra is alkalmas (21. ábra).
Egyesített regionális versenyképesség
Objektív regionális versenyképesség
Szubjektív regionális versenyképesség
21. ábra: A regionális versenyképességi modell Forrás: Saját szerkesztés
A GDP és az ERV szerinti rangsor megyei szinten nagyon eltér egymástól (41. táblázat). A különbség oka teljesen egyértelmő: az ERV – mint ahogy a neve is mutatja – több mutató alapján készült egyesített mérıszám, amelyben a lakosság véleménye is tükrözıdik. Az is természetes, hogy azok a megyék illetve régiók, amelyek a vizsgált mutatók tekintetében jobban teljesítettek elıbbre, amelyek pedig rosszabbul, hátrébb kerültek a rangsorban. A 41. táblázatban látható az egy fıre jutó GDP és az egyesített regionális versenyképesség mutatószámok szerinti sorrend. Az ERV mutató alapján számolt sorrendben a leginkább pozitív értelemben Szabolcs-Szatmár-Bereg megye poziciója változott: az egy fıre jutó GDP szerinti 20. helyrıl a 14.-re került. Az ERV-vel számított sorrendben azonban negatív irányú elmozdulások is történtek: Vas megye pl. a 3.-ról a 8. helyre csúszott le (41 táblázat).
113
41. táblázat: Budapest és a megyék sorrendje a GDP és az ERV szerint, 2003 SorGDP, SorMegye rend ezer Ft/fı rend 1. Budapest 1. 3598,82 2. Gyır-Moson-Sopron 2. 1996,14 3. Vas 3. 1674,78 4. Fejér 4. 1597,53 5. Komárom-Esztergom 5. 1570,75 6. Pest 6. 1495,56 7. Zala 7. 1470,84 8. Veszprém 8. 1346,21 9. Tolna 9. 1329,73 10. Csongrád 10. 1307,07 11. Baranya 11. 1261,75 12. Heves 12. 1245,27 13. Hajdú-Bihar 13. 1242,18 14. Bács-Kiskun 14. 1149,48 15. Somogy 15. 1148,45 16. Jász-Nagykun-Szolnok 16. 1145,36 17. Borsod-Abaúj-Zemplén 17. 1055,75 18. Békés 18. 1051,63 19. Nógrád 19. 923,91 20. Szabolcs-Szatmár-Bereg 20. 917,73 Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
Megye
ERV
Budapest Gyır-Moson-Sopron Komárom-Esztergom Pest Zala Veszprém Fejér Vas Heves Tolna Baranya Somogy Csongrád Szabolcs-Szatmár-Bereg Jász-Nagykun-Szolnok Hajdú-Bihar Bács-Kiskun Borsod-Abaúj-Zemplén Békés Nógrád
3,951 2,430 2,301 2,285 2,095 2,065 2,036 2,001 1,953 1,916 1,916 1,901 1,870 1,862 1,855 1,832 1,748 1,692 1,677 1,670
A két mérıszám szerinti kategorizálás hat – a GDP alapján közepes versenyképességő – megye elmozdulását mutatja: Bács-Kiskun, Hajdú-Bihar, Jász-Nagykun-Szolnok és Csongrád megye a gyenge, Pest és KomáromEsztergom megye pedig az erıs versenyképességő megyék közé került át, az ERV szerinti csoportosításnak megfelelıen (42. táblázat). A 41. táblázatban láthattuk, hogy Szabolcs-Szatmár-Bereg és Vas megye rangsorszáma változott a legnagyobb mértékben, ennek ellenére versenyképességi csoport váltás nem történt.
114
42. táblázat: A megyék és Budapest kategorizálása a GDP és az ERV szerint53 GDP szerinti versenyképesség gyenge (1100 eFt/fı alatt) SzabolcsSzatmárBereg
közepes (1100-1700 eFt/fı) JászNagykunSzolnok
Nógrád
Somogy
Békés BorsodAbaújZemplén
ERV szerinti versenyképesség
erıs (1700 eFt/fı felett)
gyenge (1,9 alatt)
közepes (1,9-2,1)
Gyır-MosonSopron
Nógrád
Somogy
Budapest
Békés
Baranya
BácsKiskun
Borsod-AbaújZemplén
Tolna
HajdúBihar
BácsKiskun
Heves
Heves Baranya
Csongrád Tolna
HajdúBihar JászNagykunSzolnok SzabolcsSzatmárBereg Csongrád
erıs (2,1 felett) Pest KomáromEsztergom GyırMosonSopron Budapest
Vas Fejér
Veszprém Zala
Veszprém Zala Pest KomáromEsztergom Fejér Vas
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
Pest és Komárom-Esztergom megye csak két mutatószám tekintetében került az alacsony kategóriába54 (43. táblázat).
53
A táblázat nagyság szerint növekvı sorrendben tartalmazza a megyéket. A munkanélküliséget kifejezı két mutató alacsony szintje természetesen a versenyképességet erısíti. 54
115
43. táblázat: A versenyképességi kategóriát váltott megyék jellemzıi, az ERV-t alkotó mutatószámok alapján A mutatószám súlya
JászNagykunSzolnok
BácsKiskun
HajdúBihar
Csongrád
Pest
KomáromEsztergom
Vállalkozások száma
0,916
alacsony
közepes
alacsony
magas
magas
közepes
Népsőrőség
0,893
alacsony
alacsony
közepes
magas
magas
magas
Közmőolló
0,803
közepes
alacsony
alacsony
alacsony
magas
magas
0,769
alacsony
közepes
magas
alacsony
magas
alacsony
0,748
alacsony
magas
alacsony
alacsony
magas
közepes
0,745
magas
alacsony
magas
közepes
magas
közepes
0,740
alacsony
közepes
alacsony
közepes
alacsony
közepes
0,712
közepes
magas
magas
közepes
magas
alacsony
alacsony
közepes
alacsony
alacsony
közepes
közepes
magas
közepes
alacsony
alacsony
közepes
magas
közepes
alacsony
alacsony
Mutató
Épített lakások aránya Személygépkocsik száma Élve születések száma Kiskereskedelmi üzletek száma Népességszám
Ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt 0,712 közepes lakások aránya Tartós munkanélküliek -0,717 közepes aránya Munkanélküliek -0,721 közepes aránya Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
Így a 43. táblázatból az a következtetés szőrhetı le, hogy egy megye akkor kerül át a GDP szerinti közepes versenyképességő kategóriából az ERV szerinti magas versenyképességő kategóriába ha legalább négy mutatószám esetén a legjobb csoportba sorolható. Ebben az esetben az alacsony osztályzatot kapott mutatók száma kettınél több nem lehet. Jász-Nagykun-Szolnok, Bács-Kiskun, Hajdú-Bihar és Csongrád megye a gyenge versenyképességő megyék közé tartozik az ERV szerint. A negatív irányú kategóriaváltás oka, hogy kevés a legjobb minısítést kapott mutatók száma (2-3), illetve a megyék 4-5 mutató esetében az alacsony kategóriába kerültek. A megyék esetében bekövetkezett sorrendi változás érzékelteti hatását az összesített regionális modellben is: Észak- és Dél-Alföld helyet cserélt a rangsorban (44. táblázat).
116
44. táblázat: A GDP és az ERV szerinti sorrend régiónként, 2003 SorGDP, SorRégió rend ezer Ft/fı rend 1. 1. Közép-Magyarország 2763,081 2. 2. Nyugat-Dunántúl 1755,456 3. 3. Közép-Dunántúl 1506,715 4. 4. Dél-Dunántúl 1240,361 5. 5. Dél-Alföld 1170,550 6. 6. Észak-Alföld 1093,931 7. 7. Észak-Magyarország 1081,490 Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
Régió
ERV
Közép-Magyarország Nyugat-Dunántúl Közép-Dunántúl Dél-Dunántúl Észak-Alföld Dél-Alföld Észak-Magyarország
3,152 2,175 2,131 1,915 1,851 1,766 1,749
A sorrendi változások eredményeképpen csak két régió versenyképességi besorolása változott meg (45. táblázat). 45. táblázat: A régiók kategorizálása a GDP és az ERV szerint55 GDP szerinti versenyképesség gyenge közepes ( 1100 eFt/fı (1100-1700 alatt) eFt/fı) ÉszakDél-Alföld Magyarország ÉszakDélAlföld Dunántúl KözépDunántúl
ERV szerinti versenyképesség
erıs (1700 eFt/fı felett) NyugatDunántúl KözépMagyarország
gyenge (1,9 alatt)
közepes (1,9-2,1)
ÉszakDélMagyarország Dunántúl DélAlföld ÉszakAlföld
erıs (2,1 felett) KözépDunántúl NyugatDunántúl KözépMagyarország
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
A régiók kategorizálását a 4. térkép szemlélteti. 4. térkép: A régiók besorolása az ERV alapján, 2003.
Értékkategóriák 1,9 alatt gyenge 1,9-2,1 között közepes 2,1 felett erıs
Forrás: Saját szerkesztés 55
A táblázat nagyság szerint növekvı sorrendben tartalmazza a régiókat.
117
Dél-Alföld a gyenge versenyképességő régiók csoportjába került az ERV alapján. A helyezésvesztés oka az, hogy a régió csak egyetlen mutató tekintetében képvisel magas értéket. Közép-Dunántúl azonban alacsony kategóriájú mutatószámokkal nem rendelkezik, és a három legnagyobb súlyú mérıszám közül a népsőrőség és a közmőolló tekintetében a magas érték jellemzı a régióra (46. táblázat). 46. táblázat: A versenyképességi kategóriát váltott régiók jellemzıi, az ERV-t alkotó mutatószámok alapján A mutatószám súlya
Dél-Alföld
KözépDunántúl
0,916
közepes
közepes
0,893
alacsony
magas
Közmőolló 0,803 alacsony Épített lakások 0,769 alacsony aránya Személygépkocsik 0,748 közepes száma Élve születések 0,745 közepes száma Kiskereskedelmi üzletek 0,740 közepes száma Népességszám 0,712 magas Ivóvízvezeték hálózatba 0,712 alacsony bekapcsolt lakások aránya Tartós munkanélküliek -0,717 közepes aránya Munkanélküliek -0,721 közepes aránya Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
magas
Mutató Vállalkozások száma Népsőrőség
közepes közepes közepes közepes közepes magas
alacsony alacsony
A bemutatott modell figyelembevételével érdemes összehasonlítani és szembe állítani az objektív és a szubjektív ág eredményeképpen kapott regionális és megyei
sorrendeket.
Az
objektív
regionális
versenyképesség
(ORV)
szempontjából Budapest és Gyır-Moson-Sopron megye vezeti a rangsort a szubjektív regionális versenyképességi mutatóval (SZRV) számolt sorrendhez
118
hasonlóan (47. táblázat). 47. táblázat: Budapest és a megyék rangsora az ORV és a SZRV mutató szerint, 2003 Megye Budapest Gyır-Moson-Sopron Komárom-Esztergom Pest Zala Fejér Heves Vas Veszprém Borsod-Abaúj-Zemplén Jász-Nagykun-Szolnok Szabolcs-Szatmár-Bereg Tolna Baranya Nógrád Csongrád Hajdú-Bihar Somogy Bács-Kiskun Békés
ORV 2,143 0,895 0,879 0,810 0,689 0,662 0,635 0,588 0,584 0,582 0,577 0,567 0,562 0,523 0,516 0,500 0,486 0,458 0,450 0,440
Megye Budapest Gyır-Moson-Sopron Zala Veszprém Pest Komárom-Esztergom Somogy Vas Baranya Fejér Csongrád Tolna Hajdú-Bihar Heves Bács-Kiskun Szabolcs-Szatmár-Bereg Jász-Nagykun-Szolnok Békés Nógrád Borsod-Abaúj-Zemplén
SZRV 1,808 1,535 1,491 1,482 1,476 1,444 1,422 1,413 1,393 1,374 1,370 1,354 1,346 1,319 1,298 1,292 1,278 1,238 1,155 1,110
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
Az egyesített regionális versenyképesség két ágát összehasonlítva látható, hogy a megyei rangsor tekintetében a szubjektív oldal nagymértékben megváltoztatta a versenyképességi rangsort. Ennek hatására 8 megyénél versenyképességi csoportváltás is történt. Egyértelmő, hogy ezeket a változásokat az ORV és a SZRV mutatószámokba bevont változók különbözısége idézte elı (48. táblázat).
119
48. táblázat: A megyék kategorizálása az ORV és a SZRV szerint56 ORV szerinti versenyképesség gyenge versenyképesség (0,5 alatt)
közepes versenyképesség (0,5-0,7)
Békés
Csongrád
BácsKiskun
Nógrád
Somogy
Baranya
HajdúBihar
Tolna
erıs versenyképesség (0,7 felett) Pest KomáromEsztergom Gyır-MosonSopron
SZRV szerinti versenyképesség gyenge versenyképesség (1,21 alatt) Borsod-AbaújZemplén Nógrád
közepes versenyképesség (1,21-1,41) Békés Jász-NagykunSzolnok Szabolcs-SzatmárBereg
erıs versenyképesség (1,41 felett) Gyır-MosonSopron Budapest
Bács-Kiskun
Budapest
Szabolcs-SzatmárBereg Jász-NagykunSzolnok Borsod-AbaújZemplén
Hajdú-Bihar Heves Tolna
Veszprém
Csongrád
Vas
Fejér
Heves
Baranya
Fejér
Vas
Zala
Somogy KomáromEsztergom Pest Veszprém Zala
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
Az elızıekben bemutatott eltérések a regionális versenyképességi rangsort is módosították: Közép-Magyarország, valamint Nyugat- és Közép-Dunántúl a három erıteljes gazdasági növekedést mutató régió, míg a másik négy régió csak követı jellegőnek tekinthetı (49. táblázat).
56
A táblázat nagyság szerint növekvı sorrendben tartalmazza a régiókat.
120
49. táblázat: Regionális rangsor az ORV és a SZRV szerint, 2003 Régió ORV Régió Közép-Magyarország 1,476 Közép-Magyarország Nyugat-Dunántúl 0,723 Nyugat-Dunántúl Közép-Dunántúl 0,708 Közép-Dunántúl Észak-Magyarország 0,578 Dél-Dunántúl Észak-Alföld 0,544 Észak-Alföld Dél-Dunántúl 0,514 Dél-Alföld Dél-Alföld 0,463 Észak-Magyarország Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
SZRV 1,676 1,490 1,423 1,401 1,307 1,303 1,171
Érdekes, hogy a szubjektív versenyképességi mutató szerinti sorrend közelebb áll az egy fıre jutó GDP-nek megfelelı sorrendhez, és az objektív versenyképesség esetén tapasztalhatunk nagyobb eltéréseket (50. táblázat). Ez arra utal, hogy a SZRV szerinti kategorizálás jól közelíti a GDP szerinti csoportosítást. Vagyis a lakosság véleményét tükrözı mérıszám megfelelıen kiegészíti a GDP és az ORV alapján történı versenyképességi vizsgálatokat. 50. táblázat: A régiók kategorizálása az ORV és a SZRV szerint57 ORV szerinti versenyképesség gyenge (0,5 alatt) DélAlföld
közepes (0,5-0,7) DélDunántúl ÉszakAlföld ÉszakMagyarország
SZRV szerinti versenyképesség
erıs gyenge (0,7 felett) (1,21 alatt) KözépÉszakDunántúl Magyarország NyugatDunántúl KözépMagyarország
közepes (1,21-1,41) DélAlföld ÉszakAlföld DélDunántúl
erıs (1,41 felett) KözépDunántúl NyugatDunántúl KözépMagyarország
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
A két mutató szerinti megyei és regionális sorrendekben tapasztalható különbségek az alábbi kérdéseket vethetik fel: 1) Szükséges-e a régiók versenyképességét szubjektív oldalról is megvizsgálni? 2) A
lakosság
meg
tudja-e
ítélni,
hogy
mi
befolyásolja
versenyképességét?
57
A táblázat nagyság szerint növekvı sorrendben tartalmazza a régiókat.
121
a
régiók
3) Mennyivel mutat többet a SZRV mutató, ha egyáltalán többet mutat mint az ORV mutató? 4) Hogyan lehetséges az, hogy országos szinten minden régióra ugyanazok a változók kerültek be a SZRV mutatószámba, és a mutató tartama nem változik régiónként? 5) Érdemes-e összeadni a kétféle mutatószámot? 6) A bemutatott modell csak egy évre vonatkozik. Ez azt jelenti, hogy minden évben újra és újra el kell végezni a vizsgálatokat?
A kérdésekre adható válaszok a szubjektív oldal módszertani sajátosságaiból következnek. A felsorolt kérdések egyben utalnak arra, hogy a szubjektív oldal eredményeit óvatosan kell kezelni, és a modell ezen ágát még finomítani kell. A felsorolt kérdésekre a kutatások alapján az alábbi válaszok adhatók: A korábbiakban már bizonyításra került, hogy a régiók területi versenyképessége több, mint a gazdasági versenyképesség, hiszen a területi versenyképesség nem csak gazdasági, hanem társadalmi szempontokból is vizsgálja a régiók sikerességét. Ez utóbbi magában foglalja azt is, hogy a helyi lakosok mennyire szeretnek az adott régióban élni. Ebbıl kifolyólag mindenképpen fontos a lakossági véleményeket a vizsgálatokba bevonni, még akkor is, ha azok néha laikusnak tőnnek. Mindezt azért is érdemes megtenni, mert irányított kérdezéssel – csak az általam megadott, szakmailag alátámasztott mutatószámokat rangsoroltatva – a mutatószámok olyan sorrendje alakul ki, amely ráirányítja a figyelmet azokra a tényezıkre, amelyek a lakosság szempontjából valamilyen okból fontosak. Az általuk kialakított rangsor, ugyanis valamelyest tükrözi azt, hogy szerintük mik azok a faktorok amelyek miatt nem szeretnek, vagy amelyek miatt szeretnek lakhelyükön élni. S amint azt bebizonyítottuk ez is fontos versenyképességi tényezı. A SZRV mutató lényegében kiegészíti és árnyaltabbá teszi az ORV mutató által kapott eredményeket. A két mutatószám összeadásával, egy - a korábbi
122
kutatásokban
még
nem
fellelhetı,
új
szemszögbıl
megközelített
versenyképességi sorrend alakítható ki, amely regionális, megyei, kistérségi vagy akár település szinten is alkalmazható. Ezen elv alapján elvégezve a vizsgálatokat azt tapasztaltam, hogy országos szinten szoros összefüggés (W=+0,89;
p ≤ 5% ) van a megkérdezettek
véleménye között. Emiatt nincs különösebb különbségtevı hatása annak,
hogy regionális szinten más-más mutatókat vonok be a modell szubjektív ágába, vagy országos szinten ugyanazon mutatószámokat alkalmazzuk. A regionális versenyképességet nem szabad egyszerő stock jellegő mutatónak elfogadni. A versenyben való felzárkózás esélyét a modellt alkotó elsıdleges stratégiai tényezık rövidebb-hosszabb idıtávra szóló becslése nagymértékben befolyásolja, ugyanis felhívja a területfejlesztık figyelmét az egyes
régiók
hátrányaira,
ezért
a
fejlesztési
célok,
és
prioritások
meghatározásánál döntı szerepet játszhat. E tevékenység egyik eszköze a
prognosztika, a gazdasági elırejelzés, amelynek módszertana rendkívül széles körő. Legegyszerőbb eszköze az extrapoláció, amely alapjául a változás átlagos üteme, illetve hosszú távú idısoroknál a trendelemzés szolgálhat. A disszertációban meghatározott modell segítségével kellıen hosszú idısor
esetén a múltbeli tendenciákra alapozva megbízható elırejelzés adható, a versenyképességi sorrend alakulására vonatkozóan. A modellnek ez a jövıbeni versenyképességre is kivetíthetı tulajdonsága, azaz a modell dinamizálása azonban csak hosszú idıtávot, legalább 10 évet átfogó adatbázis felhasználásával lehetıséges. A kutatás 4 éve zajlik, így a modell dinamizálásának bemutatása még nem kerülhetett be a disszertációba. A hosszabb idıtávú vizsgálatok eredményei
lehetıvé teszik a modell finomítását, ami jelentheti akár újabb mutatószámok bevonását vagy egyes változók kihagyását is. A”finomítás” természetesen a rendelkezésre álló adatbázis és az igények függvényében
123
végezhetı el.58 A versenyképesség jövıbeni alakulása nem szabad, hogy csak mint pillanatnyi helyzet érdekelje a területfejlesztési szakembereket. Ezért nagyon fontos, hogy a regionális versenyképességet befolyásoló mutatók (tényezık) javítása a különbözı régió típusoknak (alkalmazkodó-, lehetıségeket keresı-, nehézkesen kibontakozó régiók) megfelelıen történjen. A régió típusától függetlenül egyaránt szükséges a központi és helyi, illetve a lokális szintő fejlesztés. A kutatás további tárgyát képezi de a disszertációba terjedelmi okok miatt nem került be az ORV, a SZRV és az ERV mutatók eredményeinek összevetése és értékelése más társadalmi-gazdasági jelzıszámokkal (fenntartható gazdasági jólét indexe, ISEW; valódi fejlıdés mutatója, GPI; Emberi fejlıdés mutatója, HDI; Komplex fejlettségi mutató, KFM). Az egyesített regionális versenyképességi mutató alapján három régió típust (alkalmazkodó, magas versenyképességő régiók; lehetıségeket keresı, közepes versenyképességő régiók; nehézkesen kibontakozó, alacsony versenyképességő régiók) határoltam le. Az egyesített regionális versenyképességi mutatószám alapján a különbözı régiótípusoknak megfelelıen, a következı stratégiákat határoztam meg a regionális versenyképesség javításához: Az alkalmazkodó, magas versenyképességő régiók ( ERV > 2,1 ) esetében keletkezik a legtöbb jövedelem, itt mőködik a legtöbb vállalkozás és itt a legkisebb a munkanélküliek aránya. Új lakást ezekben a régiókban építenek a legtöbbet, itt a legnagyobb az élve születések száma illetve legkisebb a halandóság. Az alacsony versenyképességő régiók esetén a fı stratégiai cél az innováció ösztönzése, a magas tudásigényő ágazatok és vállalkozások, ill. az 58
A hosszú távú kutatásaim célja az, hogy a Magyarországra jellemzı társadalmi, gazdasági tendenciáknak megfelelıen egy olyan módszert dolgozzak ki a hazai régiók versenyképességének mérésére, amellyel reálisan, jól közelíthetı a régiók sikeressége és amely alapján az egyes régiótípusoknak megfelelı stratégiai célok meghatározhatók.
124
emberi erıforrások fejlesztése. Emellett a vállalatok közötti együttmőködés élénkítése is nagy figyelmet kell fordítani. E kapcsolatrendszerbe a nonprofit szervezeteket és intézményeket is célszerő bevonni. Ebbe a kategóriába a Közép-magyarországi, a Nyugat- és Közép-dunántúli régió tartozik. A lehetıséget keresı, közepes versenyképességő régiók (1,9 < ERV ≤ 2,1 ) esetén nagyobb jövedelem képzıdik, több a mőködı vállalkozások száma, és alacsonyabb a munkanélküliség. Ezek a régiók – amelyek általában közepesen fejlettek – adottságaik révén alkalmasak lehetnek arra, hogy – egy vállalkozásösztönzı ökonómiai környezet esetén – vonzó hatást fejtsenek ki az új, és az adott térségben mőködı vállalkozásokat magas színvonalon kiszolgáló,
beszállító és szolgáltató vállalkozások irányába. Ebbe a kategóriába – a 2003as évre vonatkozó elemzések alapján – a Dél-dunántúli régió tartozik.
A nehézkesen kibontakozó, alacsony versenyképességő régiókban ( ERV ≤ 1,9 ) – többi típushoz képest - a legalacsonyabb a képzıdı jövedelem. Ennek egyik oka az, hogy magas az idısek aránya, és ebbıl adódóan a halálozások száma. Kevés a mőködı vállalkozás, alacsony az épített lakások aránya, és magas a munkanélküliségi ráta. Ezeknél a régióknál fı cél lehet a tıkevonzó képességük erısítése (ennek révén nagyvállalatok és KKV-k
letelepítése), magas színvonalú logisztikai és egyéb szolgáltatást nyújtó ipari parkok létesítése. Szükséges az induló vállalkozások és a már mőködı
vállalkozások segítése szaktanácsadással, illetve oktatással. A tipizálás alapján ebbe a kategóriába tartozik Észak-Magyarország, valamint Észak-és Dél-Alföld.
125
6. KÖVETKEZTETÉSEK, JAVASLATOK A régiók versenyképessége a globalizáció hatására került elıtérbe. A nemzeti szinten értelmezett versenyképesség fogalma az 1980-as években terjedt el az Amerikai egyesült Államokban. Az 1990-es évek elejétıl már az OECD és az európai Unió is a versenyképességre támaszkodva határozták meg gazdaságpolitikai és gazdaságfejlesztési javaslataikat. Ekkor alakult ki a versenyképesség egységes fogalma, amely az OECD 1992. évi és az EU Bizottságának 1999. évi meghatározása alapján: a vállalatok, iparágak, régiók, nemzetek és nemzetek feletti régiók képessége relatíve magas jövedelem és relatíve magas foglalkoztatási szint tartós létrehozására, miközben a nemzetközi (globális) versenynek ki vannak téve. A regionális versenyképesség az EU-ban a Maastrichti Szerzıdés óta vált kulcsfogalommá. Magának a fogalomnak a meghatározására több elmélet született, amelyek közös vonása, hogy a régiók azon sikeres stratégiáit foglalja össze, amelyeket a globális verseny kihívásainak való megfelelni akarás hívott életre. Más megközelítésben a régiókra értelmezhetı versenyképesség a versenyképesség regionális dimenzióját jelenti, ami azt tükrözi, hogy az adott régió mennyire képes a régiók közötti és a világpiaci versenyben is helytálló termékek termelésére, a régió lakóinak jólétnövekedése mellett. A regionális
versenyképesség a GDP-t,
a foglalkoztatottságot,
a
munkanélküliséget, a regionális jövedelem nagyságát, illetve a régióban elıállított termékek és szolgáltatások „exportképességét” méri. A régiók versenyképességi
vizsgálatánál
a
régión
belüli
adottságokat
kell
összehasonlítani. A kedvezı és kedvezıtlen adottságok összeadódnak és együttesen alakítják a korántsem homogén régió versenyképességét. Az OECD által meghatározott versenyképességi fogalom csak a területi verseny teremtette új feltételekre való sikeres reagálás alapvetı tényezıit határozza meg. A régiók versenyképessége azonban nem csupán a 126
versenyképességet
befolyásoló
tényezık
folyamatos
fejlesztését
és
megújítását jelenti, hanem magában foglalja az „élhetıséget” is, ami leginkább lokális szinten ragadható meg. A regionális versenyképesség mérésére a alkalmaznak.
Jóllehet
van
törekvés
ezek
kutatók sokféle mérıszámot egységesítésére,
azonban
a
versenyképességet meghatározó tényezık nagy száma miatt, mindezideig nem sikerült egy egyszerő, jól kezelhetı, adatbázisát tekintve könnyen hozzáférhetı, és a régiók, megyék, kistérségek és a települések szintjén egyaránt alkalmazható módszert kidolgozni. A disszertáció célja egy ilyen módszer kidolgozása. A disszertációban az 1997-2003-as évekre végeztem versenyképességi vizsgálatokat. Meghatároztam a régiók versenyképességét leginkább befolyásoló objektív és szubjektív tényezıket, mégpedig az egyes társadalmi-gazdasági mutatók és a fajlagos GDP között kimutatható, szoros és szignifikáns összefüggések alapján. A fı mutatók részletes vizsgálata alapján arra a következtetésre jutottam, hogy a versenyképesség befolyásoló fı befolyásoló mutatóiból képzett aggregált mérıszámok
jól kiegészítik a fajlagos GDP alapján végzett regionális
versenyképességi vizsgálatokat. Ezt bizonyítják a regresszió-analízis alapján meghatározható törvényszerőségek is. A disszertációban bizonyítást nyert, hogy olyan komplex mérıszámok (ORV, SZRV, ERV) határozhatók meg, amelyek segítségével könnyen áttekinthetı versenyképességi rangsorok állíthatók fel az egyes területi egységekre
vonatkozóan.
A
rangsorok
összehasonlításakor
tapasztalt
különbségek a régiók, megyék, kistérségek, települések eltérı tulajdonságaira vezethetık vissza. Annak okán, hogy egy régió sem tekinthetı homogénnek, a regionális versenyképességi vizsgálatoknál nem elegendı csak a régiót vizsgálni, hanem mélyíteni kell a vizsgálatokat legalább megyei szintig. E nélkül ugyanis nehéz levonni a régió egészére vonatkozó következtetéseket, a
127
fejlettséget vagy a versenyképességet illetıen. A regionális szint kiterjesztése a jövıre vonatkozó stratégiai célok, feladatok meghatározását is megkönnyíti. Az objektív, szubjektív és egyesített regionális versenyképességi mutatók – és természetesen a GDP is – a rangsorolás mellett a régiók kategorizálására is alkalmasak. E mérıszámok alapján gyenge, közepes és erıs versenyképességő területi egységek (régiók, megyék, kistérségek és települések) különíthetık el. A különbözı területi egységek versenyképességi szempontból történı kategorizálása erısen függ attól, hogy milyen változókat vonunk be a vizsgálatokba, valamint attól is, hogy ezek a változók hogyan alakulnak, milyen számszerő értékekkel rendelkeznek adott megyék, illetve régiók esetében. Az általam kidolgozott regionális és megyei szinten bemutatott modell tovább bontható kistérségi és település szintre is, amelyet az elvégzett Spearman-féle rangkorrelációs vizsgálatok és Kendall-féle egyetértési mutató eredményei is bizonyították. Az egy fıre jutó GDP valamint az ORV, a SZRV és az ERV mutatók közötti kapcsolatot elemezve szoros, pozitív irányú kapcsolat mutatható ki. Emellett a GDP/fı és a kidolgozott mutatószámok sorrendjét tekintve nem tapasztalható szignifikáns különbség, amely arra utal, hogy az egy fıre jutó bruttó hazai termék és az általam számolt különbözı versenyképességi mutatók más-más szempontok alapján, de lényegét tekintve egymáshoz hasonlóan mutatják a megyék, illetve régiók regionális versenyképességét. Csak míg az ORV alapján a 17 mutató és a GDP/fı között legerısebb korrelációt mutató részmutatók szerinti rangsorok képezhetık, addig a SZRV alapján felállított rangsorok esetén a lakosság véleménye is tükrözıdik az adott területi egység (régió, megye, kistérség, település) szempontjából. A disszertációban végzett vizsgálatok felhívják a figyelmet arra, hogy a statisztikai
adatbázisokban
fellelhetı
társadalmi-,
gazdasági-,
infrastrukturális mutatók mellett a lokalitás elvét is követni kell. Valamilyen módon tehát figyelembe kell venni azt is, hogy az adott területi
128
egységekben élı emberek mely tényezıket tekintik környezetük (régiójuk, megyéjük stb.) versenyképességét meghatározó olyan tényezıknek, amelyek erısítésével, fejlesztésével biztosítható az életszínvonal javulása, valamint a gazdasági fejlıdés dinamizálása. A régiók versenyképességének javításakor tehát fontos szerep kell kapjon, hogy a helyi, lokális, regionális szint, ugyanis a tartós versenyelınyök azonosítása és fenntartása a helyi adottságokon, ill. a kulturális és ipari hagyományokon alapul. A régiók versenyképességét növelı stratégiákat hatékony módon csak helyi szinten lehet megfogalmazni, ami további decentralizációt igényel. A régióknak ebben a folyamatban az a feladata, hogy megtalálják
azokat
a
speciális
területeket,
amelyek
fejlesztésével
(kutatóintézetek, innovációs központok és egyéb intézmények létesítése, speciális
munkaerı
igény
kielégítése
szakmai
átképzések
stb.)
a
versenyképességük erısíthetı. A kormányzat szerepvállalása a gazdasági környezet fejlesztésén keresztül nyilvánul meg, melynek legfontosabb eszközei: a tervezés, az országos fejlesztési stratégiák partnerségi alapon történı kidolgozása, az uniós és hazai támogatási, ill. szabályozási rendszer mőködtetése. A kutatás eredményei azt mutatják, hogy az ERV dinamikus növekedéséhez, vagyis adott régió objektív versenyképességének növelésében – egyéb más tényezı mellett – alapvetıen a vállalkozásoknak, a népsőrőségnek és a közmőolló javításának kiemelt szerepet kell biztosítani. Kétségtelen, hogy ezen tényezık kedvezı változását számos más tényezı (beruházások, innováció, tıkevonzó
képesség,
emberi
erıforrás
minısége,
infrastruktúra,
alkalmazkodóképesség stb.) is befolyásolja, de a vizsgálatok szerint ezek hatása az általam kidolgozott ORV-ben jól kifejezésre jutnak. A disszertációban bemutatott regionális versenyképességi modell 2003-ra vonatkozik. A kutatás rövid idıtartama nem tette lehetıvé hosszabb idısorok vizsgálatát. Emiatt a korrelációs vizsgálatok nagy valószínőséggel más
129
eredményt hoznak, ha azok egy másik évre vonatkoznak. A regionális versenyképességi modellben a disszertációban szereplı mutatók száma bıvíthetı, ill. szőkíthetı. Ez
az elaszticitás magában hordozza a modell
továbbfejlesztésének és további „finomításának” lehetıségét. Egy kidolgozott módszertan azonban akkor válik jól használhatóvá, ha könnyen alkalmazható és jól értelmezhetı eredményeket ad. A disszertációban bemutatott eredmények „kutatási részeredménynek” tekinthetık. Kellıen hosszú idıtávot átfogó elemzésekkel a modell tovább pontosítható, esetleg véglegesíthetı. Ha az objektív, a szubjektív és az egyesített mutatószámok képletébe bármelyik év, ill. bármely területi egység jellemzıinek értékét behelyettesítjük, könnyen meghatározható és értelmezhetı az aktuális versenyképességi kategória és sorrend.
Összességében az a következtetés vonható le, hogy az általam megalkotott mutatószámok alkalmasak a vizsgált területi egységek versenyképességének megítélésére. Ezen túl pedig bármely területi szinten (régió, megye, kistérség, település) alkalmazhatók. A modell ezen tulajdonsága kiegészítés árnyalja a GDP/fı mutatót a régiók versenyképességének mérését illetıen.
130
7. ÚJ ÉS ÚJSZERŐ TUDOMÁNYOS EREDMÉNYEK A disszertációban bemutatott regionális versenyképesség mérésére szolgáló modell az alábbi új és újszerő tudományos eredményekkel szolgál: 1. A régiók versenyképességének mérésére kidolgozott módszer egy két ágú modellt jelent. a) A modell objektív ágába bevont mutatókat mint fı befolyásoló mutatókat (vállalkozások száma, db/ezer fı; népsőrőség, fı/km2; közmőolló, %; személygépkocsik száma, db/ezer fı; munkanélküliek aránya, %; év végi népességszám, fı) neveztem meg. A fı befolyásoló mutatók súlyozásával, összehangolásával és összeadásával kapott mutatószámot objektív regionális versenyképességi mutatónak (ORV) neveztem el. b) A modell szubjektív ágába bevont mutatókat mint fı befolyásoló mutatókat (vállalkozások száma, db/ezer fı; épített lakások aránya, %; élve születések száma, fı/ezer fı; kiskereskedelmi üzletek száma, db/ezer fı; tartós munkanélküliek aránya, %; ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya, %) a lakosság véleményének figyelembe vételével különítettem el. A fı befolyásoló mutatók súlyozásával, összehangolásával és összeadásával kapott mutatószámot szubjektív regionális versenyképességi mutatónak (ORV) neveztem el. c) Az objektív- és szubjektív regionális versenyképesség mutatók összeadásával kapott, a regionális versenyképességet mérı komplex mutatószámot egyesített regionális versenyképességi mutatónak (ERV) neveztem el. 2. A kidolgozott módszer lehetıvé teszi nemcsak a régiók, hanem egyéb területi szintek (megyék, kistérségek, települések) versenyképességének mérését is, azáltal, hogy a modell alapját képezı adatbázis a települések szintjén is rendelkezésre áll, illetve a modell alulról felfelé – a településektıl 131
a régiók irányába – építkezik. 3. Két- és többváltozós regresszió-analízis segítségével – a relatív hiba értéke alapján – megbízható törvényszerőségeket állapítottam meg, a GDP és a a) vállalkozások száma; b) népsőrőség; c) közmőolló; d) személygépkocsik száma; e) munkanélküliek aránya; f) népességszám; g) a közmőolló és a munkanélküliek aránya; h) mőködı vállalkozások száma; tartós munkanélküliek aránya valamint a i) kiskereskedelmi boltok száma, az ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya és a mőködı vállalkozások száma között. 4. Az egyesített regionális versenyképességi mutató alapján a régiókat az alábbi módon tipizáltam, és javaslatokat tettem versenyképességük javítására: a) nehézkesen kibontakozó, gyenge versenyképességő régiók, b) lehetıségeket keresı, közepes versenyképességő, régiók c) alkalmazkodó, erıs versenyképességő régiók.
132
8. ÖSSZEFOGLALÁS
8.1. Magyar nyelvő összefoglalás A disszertációban a regionális versenyképességet leginkább befolyásoló mutatók meghatározását és azok egy modellbe sőrítését tőztem ki célul. A kutatás elızményeinek feltárásakor 101 db szakirodalmi forrás, törvény, rendelet került feldolgozásra. Az adatbázis elemzéséhez matematikai-statisztikai módszereket alkalmaztam. A szakirodalmi áttekintés során különbséget tettem a fejlıdés, növekedés, valamint ezek regionális dimenziói között, továbbá körülhatároltam a gazdaságiés fenntartható fejlıdés és növekedés fogalmakat. Áttekintettem a globális-lokális paradoxon elméletét, ami azért fontos, mert a globalizációs folyamatokra az egyes régiók – az adottságaiktól és alkalmazott stratégiáiktól függıen - eltérıen reagálnak, így versenyképességük is eltérı, országos és nemzetközi szinten egyaránt. A versenyképesség a Maastrichti Szerzıdés óta vált kulcsfogalommá az Európai Unióban. A globalizációs folyamatok felerısödésével a verseny korábbi feltételei megváltoztak és ennek eredményeképpen a versenyképesség, mint fogalom meghatározásával kapcsolatban több elmélet is született. Ezért a versenyképesség és a regionális versenyképesség fogalmának pontosítására egy alfejezetet szántam. A
disszertációban
a
fogalmi
meghatározás
mellett
a
regionális
versenyképesség mérhetısége is nagy hangsúlyt kapott. Ennek keretében bemutatásra kerültek azok a külföldi és hazai kutató által kidolgozott területi (regionális, kistérségi, település szintő) versenyképesség-mérési módszerek, amelyek a legfontosabb kutatási eredményeket is bemutatjaák. A regionális versenyképesség mérésére általánosan elfogadott mutatószám, a bruttó hazai termék (GDP, ezer Ft/fı) regionális szintő elemzése után, a
133
rendelkezésemre álló településszintő adatbázis (T-STAR) segítségével, megyei szinten korreláció-analízist végeztem a GDP és a 24/2001. OGY határozatban meghatározott 17 mutató alapján. A GDP-vel legszorosabb korrelációt mutató 6 változót kiemeltem (vállalkozások száma, db/ezer fı; népsőrőség fı/km2; közmőolló, %; személygépkocsik száma, db/ezer fı; munkanélküliek aránya, %; év végi népességszám, fı), és mint a regionális versenyképesség fı befolyásoló mutatóit határoztam meg. Az egyes mutatók és az egy fıre jutó GDP közötti törvényszerőségek feltárását, valamint az egyes mutatók regionális szintő elemzését követıen a fı befolyásoló mutatókat korrelációs együtthatókkal súlyoztam, és skála-összehangoló transzformációval összehasonlíthatóvá tettem. A mutatószámok összeadásával kapott új mutatószámot objektív regionális versenyképességnek (ORV) neveztem el. Kutatásaim során az volt a célom, hogy egy olyan modellt állítsak fel, amelyben – a lokalitás elvét követve – a helyi lakosság véleményét is figyelembe veszem. Ennek érdekében országos szintő (n=1051) kérdıíves felmérést végeztem, melynek
során a válaszadók, hogy a 24/2001. OGY
határozatban meghatározott 17 mutatót a regionális versenyképességet befolyásoló hatásuk szerint rangsorolták. A kérdıívek feldolgozását követıen pontozásos rendszert kialakítva, a transzformált összpontszámokat súlyként felhasználva kerültek kiválasztásra a regionális versenyképesség fı befolyásoló mutatói (vállalkozások száma, db/ezer fı; épített lakások aránya, fı/km2; élve születések száma, fı/ezer fı; kiskereskedelmi üzletek száma, db/ezer fı; tartós munkanélküliek aránya, %; ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya, %) a modell szubjektív ágán. Az általam kidolgozott versenyképességi mutatók és az egy fıre jutó GDP közötti törvényszerőségek feltárását, valamint az egyes mutatók regionális szintő elemzését
követıen,
a
fı
befolyásoló
összpontszámokkal
súlyoztam
összehasonlíthatóvá
tettem.
A
és
mutatókat
skála-összehangoló
mutatószámok
134
a
transzformált
transzformációval
összeadásával
kapott
új
mutatószámot szubjektív regionális versenyképességnek (SZRV) neveztem el. A két új mutatószám (ORV, SZRV) összeadásával egyesített regionális versenyképességi (ERV) mutatószámot képeztem. A GDP /fı, valamint a három regionális versenyképességi mutató alapján meghatároztam a régiók és megyék versenyképességi rangsorát, amit egymással is összehasonlítottam. A különbözı mutatószámokkal végzett rangsorok különbözısége és hasonlósága alapján – matematikai-statisztikai módszerek segítségével – megállapítottam, hogy az általam kidolgozott regionális versenyképességi mérıszámok bármely területi (regionális, megyei, kistérségi, település) szinten kiszámíthatók és értelmezhetık. A mérıszámnak ez a tulajdonsága elınyt jelent az egy fıre jutó bruttó hazai termékkel szemben, mert nem csupán a régiók, hanem annál alacsonyabb területi egységek (megyék, kistérségek, települések) versenyképességének mérésére is alkalmazható.
135
8.2. Angol nyelvő összefoglalás SUMMARY The goal of the dissertation is to define the determinants of the regional competitiveness and concentrating them in a model. Altogether 101 references – books and papers, acts and regulations – were studied while researching the background of the topic. I used mathematical-statistical methods to analyse the database. During reviewing the references I made a distinction between development, growth, improvement and advancement, and described the concept of economicand sustainable development and growth. I reviewed the theory of the global-local paradox, which seems to be important because the regions – depending on their possibilities and strategy – react in different ways to the global activities, therefore their level of competitiveness is not similar. The competitiveness, as a definition, became a keyword since the Maastricht Treaty in the European Union. The increasing global activities changed the aspects of competition, resulting in new theories regarding the concept of the competitiveness. Therefore I devoted a separate subsection for a more accurate definition of the concept of competitiveness and regional competitiveness. Beside the definition, measuring regional competitiveness, has to be the other important aspect, this fact is emphasised by many efforts made by researchers to develop a method for measuring territorial (region, LOCAL2 or, settlements level) competitiveness. The thesis will present the most important research results in this field. After analysing, in regional level, the GDP (thousand HUF/capita) as the generally accepted index-number, I made a county-level correlation-analysisbased on the accessible database (T-STAR) about the settlements – using GDP and the 17 indexes defined by the 24/2001. Parliamentary Act. I emphasized the
136
factors being in closest correlation to the GDP (number of enterprises/thousand inhabitants; density of population in persons/km2; complement of public utilities, %; number of cars, pieces/thousand capita; unemployement, %; proportion of the length of drinkwater pipelines to sewage pipelines, end-of-year number of inhabitants) and I identified them as the most influential coefficients of regioal competitiveness. After exploring the relationship between the different indexes and GDP/capita, and analysing the regional indexes, I weighted the most important coefficients with the correlation coefficients and adjusted them by scale-balancing transformation. By addind the index-numbers, I called the resulting new index Objective Regional Competitiveness (ORC). The other goal of my research was to understand the opinion of the local population – following the principles of locality. According to this goal, I asked the respondents – in a country-wide questionnaire (n=1051) – to classify the 17 indexes defined by the 24/2001. Parliamentary Act, in accordance with their opinion on the way they affect regional competitiveness. Afer processing the questionnaires, developing a scoring system, the transformed total scores were used as weights selecting the most impotant coefficients of regional competitiveness
as
the
subjective
part
of
the
study
(number
of
enterprises/thousand inhabitants; number of built houses and flats, number of live-births person/thousand inhabitants; number of retail shops/thousand inhabitants; long term unemployment rate, %; proportion of houses and flats attached to the drinkwater mains, %). After exploring the relationhip between the different indexes and the GDP/capita, and analysing the regional indexes, I weighted the most important coefficients with the correlation coefficients and I adjusted them by scale-balancing transformation. By the addition of the indexnumbers, I created the new index called Subjective Regional Competitiveness (SRC). Based on the new index-numbers (ORC, SRC) it was possible to define the Combined Regional Competitiveness (CRC), by adding ORC and SRC. Again, I
137
ranked the GDP (thousand HUF/capita), and the three regional indexes, – for a more detailed conception – on the county-level and compared them. Using mathematical-statistical methods, by the analogy and difference of the indexes. I could confirm, that the quantitative indexes for regional competitiveness developed by the present author, are suitable to be adapted, computed and interpreted by any of the territorial levels (region, LOCAL2 , settlements), which is an advantage compared to the Gross Domestic Product, in measuring regional (territorial) competitiveness.
138
9. KÖSZÖNETNYÍLVÁNÍTÁS Hálás köszönetemet fejezem ki mindazon személyeknek akik hozzájárultak a disszertáció elkészüléséhez.
Külön köszönettel tartozom témavezetımnek, Dr. Sarudi Csaba professzor úrnak, aki doktori tanulmányaim és a disszertáció készítése alatt jó tanácsaival, és szakmai hozzáértésével segítette munkámat.
Munkám során sok segítséget és hasznos kritikát kaptam Dr. Varga Gyula professzor úrtól, a doktori iskola vezetıjétıl, amiért ezúton fejezem ki hálás köszönetemet.
Végül de nem utolsó sorban köszönetemet fejezem ki Máthé Attilának a disszertáció angol nyelvő téziseinek elkészítésében nyújtott segítségéért.
139
10. IRODALOMJEGYZÉK 1.
Benedek L. (1993): Tanácsadás munkanélkülieknek. In: Szociológiai Szemle 1993/1. pp. 5-13.
2.
Berend T. I. (2004): A globalizáció és hatása a centrum-periféria kapcsolatokra Európában. Mindentudás egyeteme, V. szemeszter. 2004. szeptember 6.
3.
Beszteri B. (1998): Magyarország esélyei a globális világban és a régiók Európájában. Európai Unió-Regionalizmus-Szuveneritás IV. országos politológus vándorgyőlés kiadványa. pp.49-54.
4.
Blahó A. (szerk) (2007): Európai integrációs alapismeretek. Aula Kiadó, Budapest. pp. 161-162.
5.
Blahó M. (2006): Prága és Pozsony veri Budapestet In: Népszabadság, 2006. november 25.
6.
Blahó M. (2007): Jön is, megy is a tıke In: Népszabadság, 2007. április 26.
7.
Borszéki – Mészáros – Varga Gy. (1986): Élelmiszer-gazdaságunk versenyképessége. Agrártermelésünk a világpiaci árak tükrében. Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest.
8.
Buday-Sántha A. (2000): Agrárpolitika, vidékpolitika. Dialóg-Campus Kiadó, Budapest-Pécs.
9.
CEC (1957): Az Európai Gazdasági Közösség Alapító szerzıdése. Róma, 1957. március 27.
10.
CEC (1986): Egységes Európai Okmány. 1986. február 17.
11.
CEC (1991): Maastrichti Szerzıdés.
12.
CEC
(1993):
White
paper
on
Growth,
Competitiveness,
and
st
Employment: The challenges and ways forward into the 21 century. European Commission, Luxembourg. 13.
CEC (1994): Competitiveness and cohesion: trends in the regions. Fifth 140
Periodic Report on the Social and Economic Situation and Development of the Regions in the Community. European Comission, Brussels. 14.
CEC (1999a): Sixth Periodic Report on the Social and Economic Situation and Development of Regions in the European Union. European Commission, Luxembourg pp. 75.
15.
CEC (1999b): The Competitiveness of European Enterprises in the Face of Globalisation. How it can be Encouraged. Brussels, COM (98) 718 final.
16.
CEC (1999c): European Spatial Development Perspective. European Commission, Brussels.
17.
CEC (2001a): Second Report on Economic and Social Cohesion. European Commission, Brussels.
18.
CEC (2001b): European Competitiveness Report 2001. European Commission, Brussels. pp. 19.
19.
CEC (2003): European Competitveness Report 2003. European Commission, Brussels.
20.
CEC (2004): Third Report on Economic and Social Cohesion. European Commission, Brussels.
21.
Cockburn J.-Siggel E.-Coulibaly M.-Vézina S. (1998): Measuring Competitiveness and its Sources. The Case of Mail’s Manufacturing Sector. African Economic Policy Research Report.
22.
Council of the EEC (1993 a.): Council Regulation (EEC) No. 2081/93, Official Journal of the European Communities No. L 193. 31. July 1993.
23.
Cseh-Szombathy L. - Tóth P. P. (szerk.) (2001): Népesedés és népességpolitika. Századvég Kiadó, Budapest.
24.
Cserháti I. - Dobosi E. - Molnár Zs. (2005): Regionális fejlettség és tıkevonzó képesség. In: Területi statisztika 8. (45.) évfolyam 1. szám pp.15-33.
25.
Dabóczi K. (1998a): Fogalmak által megcsalatva – Kísérlet céljaink és
141
eszközeink embert szolgáló meghatározására. In: Kovász, II. évf. 3. sz. pp.16-31. 26.
Dabóczi K. (1998b): A mérhetı balgaság, avagy miért nincs olaj a közgazdaságtan lámpásában? In: Kovász, II. évf. 2. sz. pp.32-57.
27.
DTI
(2003):
UK
Productivity and
Competitiveness
Indicators.
Department of Trade and Industry, London. 28.
Dunford.
M.-Louri
H.-Rosenstock
M.
(2001):
Competition,
Competitiveness, and Enterprises’ Policies. In Hall, R.-Smith, A Tsoukalis, L. (eds): Competitiveness and Cohesion in EU Policies. Oxford Univesity Press, pp. 109-146. 29.
Enyedy Gy. (1996): Regionális folyamatok Magyarországon. Budapest
30.
European Comission (1997a): AGENDA 2000. For a Stronger and Wider Union. DOC/97/6, Strasbourg, 15 July 1997.
31.
European Council (1999): Presidency Conclusions. Berlin European Council 24 and 25 March 1999.
32.
Éltetı Ö. - Frigyes E. (1968): Új jövedelemegyenlıtlenségi mutatók tulajdonságai és hasznosítási lehetıségei. In: Szigma. 1. sz.
33.
Falus I. - Ollé J. (2000): Statisztikai módszerek pedagógusok számára. Okker Kiadó, Budapest. pp. 286-316.
34.
Farkas B. - Lengyel I. (2001): Regionális versenyképesség és kohézió az Európai Unióban. In: Tér és Társadalom. 3-4. sz. pp. 231-252.
35.
Gardiner, B. (2003): Regional Competitiveness Indicators for Europe-Audit, Database Construction and Analysis. Paper presented at the RSA Conference, Pisa, 12-15 April.
36.
Gergely A. (1998): A regionális fejlesztési politikák globalizációja. In: Európai Unió-Regionalizmus-Szuveneritás IV. országos politológus vándorgyőlés kiadványa, pp.128-134.
142
37.
Heinrich I.-Kovács G.–Udovecz G. (1999): Zur Schätzung der Wetterbewerbskraft
ausgewählter
Produktionszweige
in
der
ungarischen Landwirtschaft. In: Agrarwirtschaft 47, Heft 8/9, S. 313. 38.
Hines C. (2000): Localization. A Global Manifesto, London, Earthscan. pp. 256-264.
39.
Horváth Gy. (2001a): Regionalizmus, kohézió és a magyar térszerkezet modernizációja. In: A globalizáció kihívásai és Magyarország. Napvilág Kiadó, Budapest. pp. 249-289.
40.
Horváth
Gy.
(2001b):
A
magyar
régiók
és
települések
versenyképessége az Európai Gazdasági Térben. In: Tér és Társadalom. 2001/2. sz. pp. 203-232. 41.
Horváth Gy. (szerk.) (2006): Régiók és települések versenyképessége Magyar Tudományos Akadémia Regionális Kutatások Központja, Pécs 2006.
42.
Hunyadi L. - Mundruczó GY. - Vita L. (1996): Statisztika. Aula Kiadó, Budapest. pp. 102-110.
43.
Kengyel Á. (2002): Az Európai Unió regionális politikája. In: Európai integrációs ismeretek. (szerk. Blahó A.) Aula Kiadó. pp. 327-329.
44.
Kopasz M. (2005): Történeti-kulturális és társadalmi tényezık szerepe a vállalkozói potenciál területi különbségeinek alakulásában. Ph.D. értekezés. Corvinus Egyetem
45.
Környezet és Energia Operatív Program 2007-13 (2006): Budapest, pp. 15-16.
46.
Környezetvédelmi és Vízügyi Minisztérium (2005): Hazánk környezeti állapota. Budapest
47.
Köves P.-Párnicky G. (1975): Általános statisztika. Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest. pp. 154-164.
48.
Krugman P. (1991): Geography and Trade. MIT Press, Cambridge MA
143
49.
KSH (2005a): A Magyar régiók zsebkönyve. Budapest
50.
KSH (2005b): Lakásviszonyok az ezredfordulón. Budapest
51.
KSH (2005c): Gyorstájékoztató. Kiskereskedelmi üzlethálózat, 2005. szeptember 30. Budapest
52.
KSH (2005d): A gazdasági versenyképesség területi különbségei Magyarországon. Gyır
53.
KSH (2006a): Gyorstájékoztató. Kiskereskedelmi üzlethálózat, 2006. március 31. Budapest
54.
KSH (2006b): Gyorstájékoztató. Foglalkoztatottság és munkanélküliség, 2006. május-július. Budapest
55.
KSH (2007): Magyarország, 2006. Budapest
56.
Lackó L. (1987): A területi fejlıdés egységes értelmezése In: Tér és társadalom 1. sz. pp. 67-75.
57.
Lengyel I. (2000): Porter-rombusz: a regionális gazdaságfejlesztési stratégiák alapmodellje. In: Tér és Társadalom. 4. pp.39-86.
58.
Lengyel I. (2003): Verseny és területi fejlıdés. JATEPress, Szeged.
59.
Lengyel I. – Rechnitzer J. (2004): Regionális gazdaságtan. Dialóg Campus Kadó, Budapest-Pécs, pp. 175-197.
60.
Lukovics
M.
(2006):
A
magyar
megyék
és
a
fıváros
versenyképességének empirikus vizsgálata. In: Területi Statisztika, 9. (46.) évf. 2. szám pp. 148-167. 61.
Madarász I. (2000): Hogyan készítsünk vidékfejlesztési programot? Agroinform Kiadóház, Budapest.
62.
Martin R. L. (2003): A Study on the Factors of Regional Competitiveness. A Final Report for the European Commission DG. Regional Policy. University of Cambridge.
63.
Molnár T. (2001): Társadalmi-, gazdasági struktúrák regionális jellemzıi a Nyugat-Dunántúlon. Doktori disszertáció, Keszthely. pp. 86.
64.
Molnár T.-Barna K. (2004): Területi statisztikai elemzési módszerek.
144
Agroinform Kiadó és Nyomda Kft, Budapest. pp. 12-14. 65.
Molnár T. (2004): Általános statisztika. Egyetemi jegyzet, Kaposvár.
66.
Nemes Nagy J. (1998): Tér a társadalomban. (Bevezetés a regionális tudományba.) Budapest
67.
Nemes Nagy J (2001): A versenyképesség mérésének módszertana. Kutatási eredmények. ELTE Regionális Földrajzi Tanszék.
68.
Nemes Nagy, J. (szerk) (2005): Regionális elemzési módszerek. Egyetemi jegyzet, ELTE Regionális földrajzi tanszék- MTA Regionális tudomány kutatócsoport
69.
Nemzeti
Akcióprogram
2005-2008,
a
növekedésért
és
foglalkoztatottságért (2005) 70.
OECD (1997): Regional Competitiveness and Skills. Paris pp. 207.
71.
Perulli P. (1998): Neoregionalismo. L`economia archipelago. Torino, Bollati Borlinghieri.
72.
Pinelli D. – Giacometti R. – Lewney R. – Fingleton B. (1998): European Regional Competitiveness Indicators. Discussion Paper, 103 Department of Land Economy, University of Cambridge.
73.
Porter M. (1998): The Adam Smith Address: Location, Clusters, and the „New” Microeconomics of Competition. Business Economics, 1. pp. 85-94.
74.
Presidency Conclusions (2000): Lisbon European Council 2000. 03.23-24. pp. 1-3.
75.
Rapkin D. P.-Avery W. P. (szerk.) (1995): National Competitiveness in a Global Economy. Lynne Rienner, London pp.78.
76.
Sachwald F.(1991): „La competitive europeenne: nations et enterprises”, in Rapport RAMSES, Dunod, Paris.
77.
P.A.-Nordhaus W.D. (1990): Közgazdaságtan. Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest.
78.
Samuelson P.A.-Nordhaus W.D. (2000): Közgazdaságtan. KJK-Kerszöv
145
Jogi és Üzleti Kiadó, Budapest. 79.
Sarudi Cs. (2003): Térség és vidékfejlesztés. Agroinform Kiadó, Budapest.
80.
Siebert H. (2000): The paradigm of locational competition. In: Discussion paper No. 367, University of Kiel
81.
Sipıcz B. (2007): Az Európai Unió régióinak GDP-je. In: Területi Statisztika. 10. (47.) évf. 3. szám pp:273-280
82.
Süli-Zakar I. (szerk.) (2003): A terület- és településfejlesztés alapjai. Dialóg Campus Kiadó, Budapest-Pécs. pp.
83.
Szilágyi I. (1998): Regionalizmus, globalizáció, szubszidiaritás. Európai Unió-Regionalizmus-Szuveneritás
IV.
országos
politológus
vándorgyőlés kiadványa. pp.166-170. 84.
Szőcs I. (2001): Alkalmazott statisztika. Agroinform Kiadó és Nyomda Kft, Budapest. pp.496-511.
85.
Török Á. (1996): A versenyképesség-elemzés egyes módszertani kérdései. Mőhelytanulmány, 8. sz. „Versenyben a világgal” kutatási program. BKE, Vállalatgazdaságtan Tanszék
86.
Török Á. (1999): Verseny a versenyképességért. H Integrációs Stratégiai Munkacsoport, Budapest
87.
Tsakok I. (1990): Agricultural Price Policy: A Practitioner’s Guide to Partial Equilibrium Analysis. Cornell University Press, Ithaca
88.
Új Magyarország Fejlesztési Programja (2006) Partnerségi egyeztetési változat: A stratégia meghatározása.
89.
Varga M. (2005): A magyar gazdaság helyzete, illetve alakulása a 10062015 közötti idıszakban a vízzel való gazdálkodás tükrében. Környezetvédelmi és Vízügyi Minisztérium, Budapest.
90.
www.fejlesztespolitika.gov.hu/engine.aspx?page=PolusFejlesztes
91.
www.kti.hu/downloads/palfalvi/vsz.pdf
92.
www.nfh.hu/index2.htm: A Regionális politika története az Európai
146
Unióban (2006. március 9.) 93.
http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/html/tabl3_3_3_1.
94.
http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xstadat/tabl3_3_2_5.html
95.
http://portal.ksh.hu/portal/page?_pageid=37,112477&_dad=portal&_sc hema=PORTAL
96.
http://themes.eea.europa.eu/Sectorsand activities/transport/indicators/technology/TERM 32.2002/TERM 2002 32
AC
Size
of
the
vehicle
fleet.pdf#search=%22vehicles%20
per%20capita%20hungary%22 97.
24/2001.
(IV.20.)
Országgyőlési
Határozat
a
területfejlesztési
támogatások és decentralizálás elveirıl, a kedvezményezett területek besorolásának feltételrendszerérıl. 98.
96/2005.
(XII.
25.)
Országgyőlési
Határozat
az
Országos
Határozat
az
Országos
Fejlesztéspolitikai Koncepcióról.. 99.
97/2005.
(XII.
25)
Országgyőlési
Területfejlesztési Koncepcióról. 100.
47/2005. (III. 11.) Kormányrendelet az ivóvíz minıségi követelményeirıl és az ellenırzés rendjérıl szóló 201/2001. (X. 25) Kormányrendelet módosításáról.
101.
201/2001. (X. 25.) Kormányrendelet az ivóvíz minıségi követelményeirıl és az ellenırzés rendjérıl.
147
11. ÁBRÁK JEGYZÉKE 1. ábra: A fejlıdés és a növekedés kapcsolata ...............................................................................8 2. ábra: A regionális növekedés tényezıi.....................................................................................10 3. ábra: A globális-lokális paradoxon fontosabb jellemzıi..........................................................13 4. ábra: A regionális versenyképesség piramis-modellje .............................................................33 5. ábra: A régiótipizálások eredményeinek összevetése ..............................................................38 6. ábra: A GDP alakulása régiónként, 2000-2005........................................................................45 7. ábra: A GDP alakulása az országos átlag %-ában, régiónként, 2000-2005 ............................47 8. ábra: Az Európai Unió (EU-27) régiói közötti különbségek az egy fıre jutó GDP (PPS) tekintetében, 2004........................................................................................................................51 9. ábra: A mőködı vállalkozások számának megoszlása régiónként, 2004.................................58 11. ábra: Az egy fıre jutó GDP és a mőködı vállalkozások száma közötti exponenciális kapcsolat, megyénként.................................................................................................................73 12. ábra: Az egy fıre jutó GDP és a népsőrőség közötti lineáris kapcsolat, megyénként............74 13. ábra: Az egy fıre jutó GDP és a közmőolló közötti exponenciális kapcsolat, megyénként .75 14. ábra: Az egy fıre jutó GDP és a személygépkocsik száma közötti exponenciális kapcsolat, megyénként..................................................................................................................................76 15. ábra: Az egy fıre jutó GDP és a munkanélküliek aránya közötti exponenciális kapcsolat, megyénként..................................................................................................................................77 16. ábra: Az egy fıre jutó GDP és a népességszám közötti exponenciális kapcsolat, megyénként .....................................................................................................................................................78 17. ábra: Az élveszületések száma régiónként, 2006 ...................................................................95 18. ábra: A kiskereskedelmi boltok száma régiónként, 2005.......................................................99 19. ábra: A kiskereskedelmi üzlethálózat összetétele, 2005. .....................................................100 20. ábra: A tartós munkanélküliek számának megoszlása régiónként, 2005. ............................102 21. ábra: A regionális versenyképességi modell ........................................................................113
148
12.TÁBLÁZATOK JEGYZÉKE 1. táblázat: Az egy fıre jutó GDP, megyénként...........................................................................46 2. táblázat: Az egy fıre jutó GDP (PPS) az EU-27 tagországaiban, az EU-27 átlag %-ában, 2005 .....................................................................................................................................................49 3. táblázat: Egy fıre jutó regionális GDP (PPS) az EU-27 régióiban,az EU-27 átlag %-ában, 2004 .............................................................................................................................................50 4. táblázat: A Hoover-mutató értéke az Európai Unióban ...........................................................53 5. táblázat: Az elemzésbe bevont mutatók...................................................................................54 6. táblázat: Az egy fıre jutó GDP-vel szoros korrelációt mutató változók valamint a korrelációs együtthatók intenzitása és iránya, megyékre vonatkozóan ..........................................................55 7. táblázat: Az egyéni és társas vállalkozások megoszlása Magyarországon régiónként, 2004...60 8. táblázat: A népességszám alakulása régiónként, 2006.............................................................64 9. táblázat: A közmőolló alakulása Magyarország régiónként, 2005...........................................65 10. táblázat: A munkanélküliségi ráta régiónként, 2006..............................................................67 11. táblázat: Az ezer fıre jutó személygépkocsi állomány régiónként, 2005 ..............................68 12. táblázat: A fı befolyásoló mutatók alapján elfogadott függvények.......................................70 13. táblázat: A fı befolyásoló mutatók alapján végzett regresszió-analízis eredményei .............72 14. táblázat: Az objektív regionális versenyképesség fı befolyásoló mutatói .............................79 15. táblázat: A megyék és Budapest sorrendje a GDP és az ORV szerint, 2003 .........................80 16. táblázat: A megyék és Budapest kategorizálása a GDP és az ORV szerint ...........................81 17. táblázat: A közepes versenyképességi kategóriába felkerült megyék jellemzıi, az ORV-t alkotó mutatószámok alapján.......................................................................................................82 18. táblázat: Az erıs versenyképességi kategóriába felkerült megyék jellemzıi, az ORV-t alkotó mutatószámok alapján..................................................................................................................83 19. táblázat: A gyenge versenyképességi kategóriába került megyék jellemzıi, az ORV-t alkotó mutatószámok alapján..................................................................................................................84 20. táblázat: Az egy fıre jutó GDP és az ORV szerinti sorrend régiónként, 2003 ......................84 21. táblázat: A régiók kategorizálása a GDP és az ORV szerint..................................................85 21. táblázat: A régiók kategorizálása a GDP és az ORV szerint..................................................85 22. táblázat: A versenyképességi kategóriát váltott régiók jellemzıi, az ORV-t alkotó mutatószámok alapján..................................................................................................................86 23. táblázat: A kérdıívek megoszlása régiónként........................................................................89 24. táblázat: A szubjektív regionális versenyképesség fı befolyásoló mutatói ...........................90 25. táblázat: Az ezer fıre jutó vállalkozások száma mutató rangsorszámai, ...............................91 a lakosság véleménye alapján ......................................................................................................91 26. táblázat: Az épített lakások száma és aránya régiónként, 2006 .............................................92 27. táblázat: Az épített lakások aránya mutatószám rangsorszámai.............................................93 28. táblázat: Az ivóvívezeték-hálózatba bekapcsolt lakások száma és aránya régiónként, 2006.94 29. táblázat: Az ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya mutatószám rangsorszámai, a lakosság véleménye alapján ......................................................................................................94 30. táblázat: Az élve születések száma mutató rangsorszámai ....................................................98 31. táblázat: A kiskereskedelmi üzletek száma mutató rangsorszámai......................................100 32. táblázat: A tartós munkanélküliek aránya mutatószám rangsorszámai ................................102 33. táblázat: A régiók versenyképességrıl alkotott szubjektív becslések és a GDP közötti összefüggés korrelációs együtthatói, 2003.................................................................................106 34. táblázat: A szubjektív regionális versenyképesség fı befolyásoló mutatói .........................107 35. táblázat: A megyék és Budapest sorrendje az egy fıre jutó GDP és a szubjektív regionális versenyképességi mutató (SZRV) szerint, 2003 ........................................................................108 36. táblázat: A megyék és Budapest kategorizálása a GDP és az SZRV szerint .......................109
149
37. táblázat: A közepes versenyképességi kategóriába felkerült megyék jellemzıi, a SZRV-t alkotó mutatószámok alapján.....................................................................................................110 38. táblázat: A GDP és a SZRV szerinti sorrend régiónként, 2003 ...........................................111 39. táblázat: A régiók kategorizálása a GDP és a SZRV szerint................................................111 40. táblázat: A versenyképességi kategóriát váltott régiók jellemzıi, a SZRV-t alkotó mutatószámok alapján................................................................................................................112 41. táblázat: Budapest és a megyék sorrendje a GDP és az ERV szerint, 2003........................114 42. táblázat: A megyék és Budapest kategorizálása a GDP és az ERV szerint..........................115 43. táblázat: A versenyképességi kategóriát váltott megyék jellemzıi, az ERV-t alkotó mutatószámok alapján................................................................................................................116 44. táblázat: A GDP és az ERV szerinti sorrend régiónként, 2003............................................117 45. táblázat: A régiók kategorizálása a GDP és az ERV szerint ................................................117 46. táblázat: A versenyképességi kategóriát váltott régiók jellemzıi, az ERV-t alkotó mutatószámok alapján................................................................................................................118 47. táblázat: Budapest és a megyék rangsora az ORV és a SZRV mutató szerint, 2003 ...........119 48. táblázat: A megyék kategorizálása az ORV és a SZRV szerint ...........................................120 49. táblázat: Regionális rangsor az ORV és a SZRV szerint, 2003 ...........................................121 50. táblázat: A régiók kategorizálása az ORV és a SZRV szerint .............................................121
150
13.TÉRKÉPEK JEGYZÉKE 1. térkép: A régiók besorolása a GDP alapján, 2003. ..................................................................85 2. térkép: A régiók besorolása az ORV alapján, 2003. ................................................................86 3. térkép: A régiók besorolása a SZRV alapján, 2003. ..............................................................112 4. térkép: A régiók besorolása az ERV alapján, 2003................................................................117
151
14.RÖVIDÍTÉSEK JEGYZÉKE
D-D ERV É-A ÉL É-M ÉSZ IBL KB K-D K-M KO M N NS Ny-D ORV SZGK SZRV TM V
Dél-Dunántúl Egységes regionális versenyképesség Észak-Alföld Épített lakások aránya Észak-Magyarország Élve születések száma Ivóvízvezeték-hálózatba bekapcsolt lakások aránya Kiskereskedelmi boltok száma Közép-Dunántúl Közép-Magyarország Közmőolló Munkanélküliek aránya Népességszám Népsőrőség Nyugat-Dunántúl Objektív regionális versenyképesség Személygépkocsik száma Szubjektív regionális versenyképesség Tartós munkanélküliek aránya Vállalkozások száma
152
15.A DISSZERTÁCIÓ TÉMAKÖRÉBEN MEGJELENT PUBLIKÁCIÓK Szakkönyv (SZ) Molnár T.-Barna K: Területi statisztikai elemzési módszerek. Agroinform Kiadó és Nyomda Kft, Budapest 2005.
Idegen nyelven teljes terjedelemben megjelent közlemények A. Dolgos-K. Barna: Several macroeconomic indexes and the economical competiteveness. In: Acta Scientarium Socialium XXIII. sz. (megjelenés alatt) Cs. Sarudi-K. Barna: Multifunctional Agriculture and Rural Development. In: Acta Agraria Kaposváriensis 2005. Vol 9. No 1. p. 87-99. K. Barna: Measuring Regional Competitiveness In: Journal of Central European Agriculture (JCEA) (Megjelenés alatt)
Magyar nyelvő teljes terjedelemben megjelent közlemények Barna K: Regionális versenyképesség-mérési dilemmák. Barna K: A regionális versenyképességet befolyásoló objektív és szubjektív tényezık. I. Terület- és Vidékfejlesztési Konferencia – Kaposvár. 2007. március 2-3. CD-ROM Dolgos A-Barna K: A GDP és a gazdasági versenyképesség I. Terület- és Vidékfejlesztési Konferencia – Kaposvár. 2007. március 2-3. CD-ROM Barna K: A regionális versenyképesség szubjektív tényezıi. In: „Agrárgazdaság, vidék, régiók multifunkcionális feladatok és lehetıségek” XLVIII. Georgikon Napok. Keszthely, 2006. szeptember 21-22. CD-ROM
153
Barna K.-Dr. Molnár T.-Juhász R. T: Megújuló területpolitika: elıtérben a regionális versenyképesség. In: Területi statisztika 8. (45.) évf. 8 (2005) 6. szám p. 542-555. Barna K: A regionális versenyképességet befolyásoló tényezık vizsgálata a Déldunántúli régióban. Európa-napi konferencia, Mosonmagyaróvár, 2005. május 5-6. CD-ROM Barna K: A területi versenyképesség és mérésének lehetıségei Magyarországon. XI. Ifjúsági Fórum, Keszthely 2005. március 24. CD-ROM Dr. Molnár T.-Barna K.: A regionális versenyképességet befolyásoló tényezık vizsgálata a Dél Dunántúli régióban XLVI. Georgikon Napok, Keszthely 2004. szeptember 16-17. CD-ROM Molnár T.-Barna K.-Nyáriné Budvig A.-Marton I.-Tütı E.: A települések fejlettségének vizsgálata. In: Acta Scientarium Socialium 2003. XIV. szám p. 53-61. Molnár T.-Barna K.-Kovács B.: A Dél-dunántúli régió településeinek fejlettségi vizsgálata. In: Acta Scientarium Socialium 2003. XIV. szám p. 61-75. Molnár T.-Barna K.-Nyáriné Budvig A.-Marton I.-Tütı E.: A gazdaságitársadalmi fejlettség településszintő vizsgálata. XLV. Georgikon Napok, Keszthely, 2003. szeptember 25.-26. CD-ROM
Molnár T.- Barna K.-Nyáriné B.A.-Marton I.-Tütö E.. A települések fejlettségének vizsgálata In:Acta Scientarium Socialium 2003. 14. p.53-61.
A.
B. Nyáriné-Cs. Sarudi-I. Marton-T. Molnár-K. Barna-E. Tütı: Determinative factors of regional development. Agrárgazdaság, Vidékfejlesztés és Agrárinformatika az évezred küszöbén (AVA) nemzetközi
154
konferencia. 2003. április 1-2. Debrecen. p. 339. CD-ROM Nyáriné Budvig A.-Sarudi Cs.-Marton I.-Molnár T.-Barna K.-Tütı E.: Hazánk vidékfejlesztésének támogatása az EU integráció tükrében. Agrárgazdaság, Vidékfejlesztés és Agrárinformatika az évezred küszöbén (AVA) nemzetközi konferencia. 2003. április 1-2. Debrecen. p. 340. Nyáriné Budvig A.-Sarudi Cs.-Marton I.-Molnár T.-Barna K.-Tütı E.: Hazánk vidékfejlesztési lehetıségei a csatlakozás elıtti és utáni idıszakban. Agrárgazdaság, Vidékfejlesztés és Agrárinformatika az évezred küszöbén (AVA) nemzetközi konferencia. 2003. április 1-2. Debrecen. p. 163. Tütı E.-Sarudi Cs.-Nyáriné Budvig A.-Marton I.-Molnár T.-Barna K.: regionális szintek, valamint érdekérvényesítésük az EU-ban. Agrárgazdaság, Vidékfejlesztés és Agrárinformatika az évezred küszöbén (AVA) nemzetközi konferencia. 2003. április 1-2. Debrecen. pp.346.
Elıadások Barna K: Regionális versenyképességi vizsgálatok Munkahelyi vita. Kaposvár, 2007. április 27.
Magyarországon.
Barna K: Regionális versenyképességi vizsgálatok Magyarországon. Doktoranduszok Tudományos Kerekasztala. Kaposvár, 2006. szeptember 25. Dr.
Molnár T.-Barna K: Objektív és szubjektív versenyképesség. Területfejlesztés-Térségi versenyképesség konferencia (Magyar Statisztikai Társaság Területi Statisztikai szakosztálya). Visegrád, 2005. december 14.
155
16.A DISSZERTÁCIÓ TÉMAKÖRÉN KÍVÜL MEGJELENT PUBLIKÁCIÓK Szakkönyv Nagy M.Z.-Barna K.-Dr. Molnár T.:Egyszerően statisztika 1. Perfekt Kiadó. Budapest, 2007. Barna K.-Nagy M.Z.-Dr. Molnár T.:Egyszerően statisztika 2. Perfekt Kiadó, Budapest. 2006
Oktatási anyagok Egyetemi jegyzet Barna K.-Molnár T: Általános statisztika példatár I. Kaposvári Egyetem, Kaposvár, 2005.
Oktatási segédlet Barna K.-Kovács B.-Dr. Molnár T.: Statisztikai képletek és táblázatok győjteménye Oktatási segédlet a „Statisztika” c. tantárgy tanulmányozásához, Kaposvári Egyetem, Kaposvár, 2004.
Magyar nyelvő teljes terjedelemben megjelent közlemények Barna K: Regionális versenyképesség – mérési dilemmák. A sport szerepe a turizmus fejıdésében nemzetközi konferencia. Keszthely, 2007. április 2021. CD-ROM Molnár T.-Barna K.-Nagy M.Z: A génmódosított élelmiszerek fogyasztói magatartásának vizsgálata klaszter-analízissel. In: Élelmiszer, Táplálkozás és Marketing II. évf. 2005/1-2. p. 77-81.
156
17.SZAKMAI ÉLETRAJZ Barna Katalin 1978. július 8-án született Budapesten. Érettségi bizonyítványát, a tapolcai Batsányi János Gimnáziumban szerezte. 1996-ban nyert felvételt a Pannon
Egyetem
intézményébe,
–
Georgikon
Gazdasági
Mezıgazdaságtudományi
agrármérnök
szakra.
Kar
2001-ben
jogelıd
Gazdasági
agrármérnöki és ugyanebben az évben Mérlegképes könyvelıi oklevelet szerzett. 2001-ben felvételt nyert a Pannon Egyetem – Mérnöki Kar jogelıd intézményébe, Minıségügyi szakmérnök szakra, oklevelét 2003-ban kapta meg. 2002-tıl
a
Kaposvári
szemináriumokat
tartott
Egyetem
–
óraadóként,
Állattudományi majd
tanszéki
Karon
számvitel
mérnökként
az
Agrárgazdaságtan és Marketing Tanszéken, illetve a Számvitel és Statisztika Tanszéken statisztika tantárgyakat oktatott. 2004-ben nyert felvételt a Kaposvári Egyetem, Gazdálkodás- és Szervezéstudományok Doktori Iskolájába, nappali tagozatra. Jelenleg a Regionális és Vidékpolitikai Tanszéken kutatással, és statisztika tantárgyak oktatásával foglalkozik. Közremőködik több hallgató TDK-ra történı felkészítésében, valamint társ-konzulensi feladatokat is ellát. 2007-tıl a Kaposvári Egyetemen zajló Információs Társadalmi Tanácsadó képzés koordinátori és oktatói feladatait is ellátja. Doktori szigorlatát 2007. február 5-én „summa cum laude” eredménnyel abszolválta. Államilag elismert középfokú, „C” típusú angol és alapfokú „B” típusú német nyelvvizsgákkal rendelkezik.
157
18.MELLÉKLETEK 1. melléklet: A versenyképességi modell szubjektív ágának alapja, a lakosság megkérdezésénél alkalmazott kérdıív A regionális versenyképesség az életszínvonal tartós javulását szolgáló olyan gazdasági növekedés, amely magas foglalkoztatottság mellett valósul meg. A versenyképesség mérése a gazdasági növekedés szempontjából megoldható, statisztikai adatbázisok segítségével jól elemezhetı. A társadalmi elvárások nehezen mérhetı szubjektív véleményt tükröznek, ezért kérem Önt, hogy az alábbi táblázat kitöltésével segítse munkámat! Kérem, állítsa sorrendbe a felsorolt 17 jellemzıt, annak függvényében, hogy Ön szerint milyen mértékben befolyásolják a regionális versenyképességet (a legfontosabbat jelölje 1. sorszámmal és egy sorszámot csak egyszer szerepeltessen)! Népességszám
1 2 3
4 5
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
Népsőrőség
1 2 3
4 5
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
60 év feletti
1 2 3
4 5
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
lakónépesség aránya
1 2 3
4 5
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
Élveszületések száma
1 2 3
4 5
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
Halálozások száma
1 2 3
4 5
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
Odavándorlás
1 2 3
4 5
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
Elvándorlás
1 2 3
4 5
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
Kiskereskedelmi üzletek száma
1 2 3
4 5
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
Vendégéjszakák száma
1 2 3
4 5
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
1 2 3 4 5 Ivóvízvezeték-hálózatba bekapcsolt lakások aránya 1 2 3 4 5 Vízvezeték-hálózatra jutó csatornahálózat hossza (m) 1 2 3 4 5 Vezetékes gázellátásba bekapcsolt háztartások száma 1 2 3 4 5 Mőködı vállalkozások száma 1 2 3 4 5 Személygépkocsik száma 1 2 3 4 5 Tartós munkanélküliek aránya 1 2 3 4 5 Munkanélküliek aránya 1 2 3 4 5 2. Neme (Kérem karikázza be a megfelelı választ)
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
6 7
8 9 10 11 12 13
14
15
16
17
Épített lakások aránya
a) Férfi
b) Nı
3. Életkor (Kérem karikázza be a megfelelı választ) a) b) c) d) e)
15 év alatt 15-30 év között 31-45 év között 46-60 év között 60 év felett
158
2. melléklet: Az egy fıre jutó GDP, a közmőolló és a munkanélküliek aránya közötti exponenciális regresszióanalízis outputja ÖSSZESÍTİ TÁBLA Regressziós statisztika r értéke
0,898
r-négyzet
0,807
Korrigált r-négyzet
0,784
Standard hiba
0,141
Megfigyelések Varianciaanalízis
20 df
SS
Regresszió
MS
2
1,407
0,704
Maradék
17
0,336
0,020
Összesen
19 Koeff.
F 35,572
F szign. 0,000
1,744 Standard hiba
t érték
p érték
Alsó 95%
Felsı 95%
Tengelymetszet
7,239
0,191
37,948
0,000
6,837
7,642
Közmőolló, %
0,008
0,002
3,359
0,004
0,003
0,012
-0,104
0,024
-4,250
0,001
-0,155
-0,052
931,416
2083,197
1,003
1,012
0,856
0,949
Munkanélküliek aránya, %
Visszatranszformált 1392,954 tengelymetszet Visszatranszformált 1,008 közmőolló, % Visszatranszformált 0,901 munkanélküliek aránya % Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
159
3. melléklet: Az egy fıre jutó GDP és a vállalkozások száma közötti exponenciális regresszió-analízis outputja ÖSSZESÍTİ TÁBLA Regressziós statisztika r értéke
0,924
r-négyzet
0,853
Korrigált r-négyzet
0,845
Standard hiba
0,119
Megfigyelések
20
Varianciaanalízis
df
SS
Regresszió
1
Maradék Összesen
MS
F
F szign.
1,488 1,488 104,788
18
0,256 0,014
19
1,744
Koeff. Standard t hiba érték
p érték
0,000
Alsó 95%
Felsı 95%
Tengelymetszet
6,032
0,118 51,035
0,000
5,784
6,281
Mőködı vállalkozások száma, db/1000 fı
0,015
0,001 10,237
0,000
0,012
0,018
Visszatranszformált tengelymetszet
416,679
Visszatranszformált mőködı vállalkozások száma, db/1000 fı Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
325,052 534,134
1,015
1,012
1,018
4. melléklet: Az egy fıre jutó GDP és a népsőrőség közötti lineáris regresszió-analízis outputja ÖSSZESÍTİ TÁBLA Regressziós statisztika r értéke
0,893
r-négyzet
0,797
Korrigált r-négyzet
0,786
Standard hiba
266,487
Megfigyelések Varianciaanalízis
20 df
SS
Regresszió
MS
1
5030178,318
Maradék
18
1278276,602
Összesen
19 Koeff.
Tengelymetszet Népsőrőség, fı/km2
F
5030178,318 70,832
F szign. 0,000
71015,367
6308454,919 Standard hiba
t érték
p érték
Alsó 95%
Felsı 95%
1244,641
63,383
19,637
0,000
1111,478
1377,804
0,729
0,087
8,416
0,000
0,547
0,911
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
160
5. melléklet: Az egy fıre jutó GDP és a közmőolló közötti exponenciális regresszió-analízis outputja ÖSSZESÍTİ TÁBLA Regressziós statisztika r értéke
0,776
r-négyzet
0,602
Korrigált r-négyzet
0,580
Standard hiba
0,196
Megfigyelések Varianciaanalízis
20 df
SS
Regresszió
1
MS
F
F szign
1,050 1,050 27,250
Maradék
18
0,694 0,039
Összesen
19
1,744
Standard t Koeff. hiba érték
p érték
0,000
Alsó 95%
Felsı 95%
Tengelymetszet
6,541
0,136 48,245 0,000
6,257
6,826
Közmőolló, %
0,013
0,003 5,220 0,000
0,008
0,019
Visszatranszformált tengelymetszet Visszatranszformált közmőolló, %
693,293
521,438 921,788
1,013
1,008
1,019
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás 6. melléklet: Az egy fıre jutó GDP és a személygépkocsik száma közötti másodfokú parabolikus regresszióanalízis outputja ÖSSZESÍTİ TÁBLA Regressziós statisztika r értéke
0,820
r-négyzet
0,672
Korrigált r-négyzet
0,654
Standard hiba
0,178
Megfigyelések Varianciaanalízis Regresszió
20 df
SS 1
MS
1,172 1,172 36,898
Maradék
18
0,572 0,032
Összesen
19
1,744
Koeff. Tengelymetszet Személygépkocsik száma, db/ezer fı Visszatranszformált tengelymetszet
F
Standard t hiba érték
p érték
5,456
0,292 18,701 0,000
0,007
0,001 6,074 0,000
234,079
Visszatranszformált 1,007 személygépkocsik száma, db/ezer fı Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
161
F szign. 0,000
Alsó 95%
Felsı 95%
4,843
6,069
0,004
0,009
126,818 432,060 1,004
1,009
7. melléklet: Az egy fıre jutó GDP és a munkanélküliek aránya közötti exponenciális regresszió-analízis outputja ÖSSZESÍTİ TÁBLA Regressziós statisztika r értéke
0,824
r-négyzet
0,679
Korrigált r-négyzet
0,661
Standard hiba
0,176
Megfigyelések
20
Varianciaanalízis
df
Regresszió
SS 1
MS
18
0,559 0,031
Összesen
19
1,744
Standard t Koeff. hiba érték Munkanélküliség, % Visszatranszformált tengelymetszet
F szign.
1,184 1,184 38,101
Maradék
Tengelymetszet
F
0,000
p érték
Alsó 95%
Felsı 95%
7,814
0,105 74,158 0,000
7,593
8,036
-0,152
0,025 -6,173 0,000
-0,204
-0,101
2475,837
Visszatranszformált munkanélküliség, %
1984,162 3089,351
0,859
0,815
0,904
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás 8. melléklet: Az egy fıre jutó GDP és a népességszám közötti exponenciális regresszió-analízis outputja ÖSSZESÍTİ TÁBLA Regressziós statisztika r értéke
0,606
r-négyzet
0,368
Korrigált r-négyzet
0,332
Standard hiba
0,248
Megfigyelések Varianciaanalízis
20 df
SS
Regresszió
1
Maradék
18
Összesen
19 Koeff.
MS
F
0,641 0,641 10,460
F szign. 0,005
1,103 0,061 1,744 Standard t p hiba érték érték
Alsó 95%
Felsı 95%
Tengelymetszet
6,944
0,099 69,863 0,000
6,735
7,153
Népesség, év végén
0,000
0,000 3,234 0,005
0,000
0,000
841,595
1277,865
1,000
1,000
visszatranszformált 1037,037 tengelymetszet visszatranszformált 1,000 népesség, fı Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
162
9. melléklet: Az ORV mutatószámainak kategorizálása Mutatók
Alacsony
Közepes
Magas
Vállalkozások száma, db/ezerfı
-57,55
57,56-82,65
82,66-
Népsőrőség, fı/km2
-79,83
79,83-98,33
98,34-
-310
310-430
431-
-250,01
250,01-275,00
275,21-
-5,0
5,0-7,5
7,6-
-350000
350001-500000
500001-
Közmőolló, m Személygépkocsik száma, db/ezerfı Munkanélküliek aránya, % Népesség, fı
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
10. melléklet: A SZRV mutatószámainak kategorizálása Mutatók Vállalkozások száma, db/ezerfı Épített lakások aránya, % Élve születések száma, fı/ezerfı Kiskereskedelmi üzletek száma, db/ezerfı
Alacsony
Közepes
Magas
-57,55
57,56-82,65
82,66-
-0,60
0,61-0,91
0,91-
-8,80
8,81-9,20
9,20-
-16,60
16,61-17,60
17,60-
Tartós munkanélküliek aránya, %
-5,0
Ivóvízvezeték hálózatba -43 bekapcsolt lakások aránya, % Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
163
5,0-7,5
7,6-
44-47
49-
Népességszám
11. melléklet: A korrigált pontszámok értéke, az elemzésbe bevont 17 változó esetén Korrigált pontszám Változó (súly) 0,351
Népsőrőség
0,495
Idısek aránya
0,516
60 év feletti lakónépesség aránya 1000 lakosra jutó halálozások száma 1 lakosra jutó odavándorlások száma 1 lakosra jutó elvándorlók száma 1000 lakosra jutó kiskereskedelmi üzletek száma 1000 lakosra jutó vendégéjszakák száma Épített lakások aránya
0,745
0,322
Ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya
0,711
Közmőolló Vezetékes gázellátásba bekapcsolt háztartások száma, a lakásállományok százalékában 1000 lakosra jutó mőködı vállalkozások száma 1000 lakosra jutó személygépkocsik száma
0,454
0,338 0,442
0,740 0,270 0,768
Tartós munkanélküliek aránya
0,506 0,922 0,488 0,716
Munkanélküliek aránya Forrás: Saját számítás
0,614
12. melléklet: Az egy fıre jutó GDP , a mőködı vállalkozások száma és a tartós munkanélküliek aránya közötti hatványkitevıs regresszió-analízis outputja ÖSSZESÍTİ TÁBLA Regressziós statisztika r értéke
0,940
r-négyzet
0,883
Korrigált r-négyzet
0,869
Standard hiba
0,110
Megfigyelések Varianciaanalízis
20 df
Regresszió
SS 2
MS
F
1,539 0,770 64,003
Maradék
17
0,204 0,012
Összesen
19
1,744
Standard t p Koeff. hiba érték érték Tengelymetszet
F szign. 0,000
Alsó 95%
Felsı 95%
3,053
0,927 3,293 0,004
1,097
5,009
Mőködı vállalkozások száma, db/ ezer 0,975 fı
0,208 4,696 0,000
0,537
1,413
Tartós munkanélküliek aránya, %
-0,170
0,070 -2,440 0,026
-0,316
-0,023
Visszatranszformált tengelymetszet
21,180
Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
164
2,995 149,776
13. melléklet: Az egy fıre jutó GDP (ezerFt/fı) a kiskereskedelmi boltok száma (db/ezer fı), az ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya (%), és a mőködı vállalkozások száma (db/ezer fı) közötti exponenciális regresszió-analízis outputja ÖSSZESÍTİ TÁBLA Regressziós statisztika r értéke
0,947
r-négyzet
0,896
Korrigált r-négyzet
0,876
Standard hiba
0,107
Megfigyelések
Varianciaanalízis
20
df
SS
Regresszió
MS
3
1,562
0,521
Maradék
16
0,182
0,011
Összesen
19
1,744
Koeff. Tengelymetszet
4,987
Standard hiba 0,636
Kiskereskedelmi boltok -0,028 0,014 száma, db/ ezer fı Ivóvízvezeték hálózatba 0,017 0,008 bekapcsolt lakások aránya, % Mőködı vállalkozások 0,014 0,002 száma, ezer db/fı Visszatranszformált 146,541 tengelymetszet Visszatranszformált kiskereskedelmi boltok 1,021 száma, ezer db/fı Visszatranszformált 1,017 ivóvízvezeték hálózatba bekapcsolt lakások aránya, % Visszatranszformált mőködı 1,014 vállalkozások száma, db/ ezer fı Forrás: T-STAR, 2003. alapján saját számítás
165
t érték
F
F szign.
45,901
p érték
0,000
Alsó 95%
Felsı 95%
7,838
0,000
3,638
6,336
-1,915
0,073
-0,058
0,003
2,149
0,047
0,000
0,033
8,939
0,000
0,011
0,018
38,032
564,629
1,001
1,003
1,000
1,034
1,011
1,018
